聚类模型评估指标

聚类模型评估指标-轮廓系数

  1. 计算样本i到同簇其它样本到平均距离ai,ai越小,说明样本i越应该被聚类到该簇(将ai称为样本i到簇内不相似度);
  2. 计算样本i到其它某簇Cj的所有样本的平均距离bij,称为样本i与簇Cj的不相似度。定义为样本i的簇间不相似度:bi=min(bi1,bi2,...,bik2);
    说明:
    • si接近1,则说明样本i聚类合理;
    • si接近-1,则说明样本i更应该分类到另外的簇;
    若si近似为0,则说明样本i在两个簇的边界上;
相关推荐
编程小白_澄映11 小时前
《机器学习》——聚类
机器学习·支持向量机·聚类
qq_433099404 天前
社会网络分析(SNA)——Gephi
聚类·共现矩阵
deepdata_cn4 天前
聚类用于人群标签的实操思路
机器学习·数据挖掘·聚类
人工智能AI酱7 天前
【AI深究】高斯混合模型(GMM)全网最详细全流程详解与案例(附Python代码演示) | 混合模型概率密度函数、多元高斯分布概率密度函数、期望最大化(EM)算法 | 实际案例与流程 | 优、缺点分析
人工智能·python·算法·机器学习·分类·回归·聚类
啊阿狸不会拉杆7 天前
《机器学习导论》第 17 章 - 组合多学习器
人工智能·python·学习·算法·机器学习·聚类·集成学习
Testopia8 天前
健康行为监测与久坐提醒:K-Means聚类在健康领域的应用
人工智能·机器学习·kmeans·ai编程·聚类
foundbug9998 天前
基于MATLAB的FCM与K-means图像聚类分割实现
matlab·kmeans·聚类
hans汉斯9 天前
基于联邦学习的隐私保护和抗投毒攻击方法研究
网络·人工智能·算法·yolo·数据挖掘·聚类·汉斯出版社
啊阿狸不会拉杆12 天前
《机器学习导论》第 12 章 - 局部模型
人工智能·python·算法·机器学习·聚类·局部模型·竞争学习
KYGALYX13 天前
Kmeans聚类算法详解
算法·kmeans·聚类