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
ytttr87311 小时前
基于自适应分水岭和亲和传播聚类的彩色图像分割
人工智能·计算机视觉·聚类
njsgcs15 小时前
pyautocad 基于线段包围盒聚类
python·数据挖掘·聚类
生信大表哥1 天前
单细胞测序分析(五)降维聚类&数据整合
linux·python·聚类·数信院生信服务器
大数据魔法师2 天前
聚类算法(一)- K-Means聚类
算法·kmeans·聚类
Salt_07282 天前
DAY 21 推断聚类后簇的类型
人工智能·机器学习·聚类
Jay20021113 天前
【机器学习】26 聚类
机器学习·聚类
修一呀4 天前
【企业级对话处理】自动估计说话人数 + 声纹聚类 + ASR 转写(FunASR + ModelScope + ClearVoice)
机器学习·数据挖掘·聚类
陈辛chenxin7 天前
【大数据技术07】分类和聚类算法
神经网络·决策树·分类·聚类·分类算法
eso198310 天前
AppLovin MAX 瀑布流竞价的核心逻辑
database·聚类
诸葛思颖15 天前
【论文阅读笔记】FL+HC(联邦学习+层次聚类)
论文阅读·笔记·聚类