其计算公式为: Calinski-Harabasz指数= (tr(B_k) / tr(W_k)) × (n_E - k) / (k - 1) 其中,n_E为训练样本数,k为类别数,B_k为类别之间的协方差矩阵,W_k为内部数据的协方差矩阵,tr()表示矩阵的迹。类别内部数据的协方差越小越好,类别之间的协方差越大越好,这样的Calinski-Harabasz分数会高。
Calinski-Harabasz准则的计算公式如下: 分子:各个簇中心到全局中心的距离平方和,按簇大小加权后除以自由度(K-1)。 分母:每个数据点到其簇中心的距离平方和,除以自由度(N-K)。 优势 考虑了簇内和簇间的距离:该准则同时考虑了簇内的紧密程度和簇间的分离程度,能够较全面地评估聚类效果。
Calinski-Harabasz 指数(CH 指数)的计算方法如下: 假设我们将数据分为k个聚类,令n为数据点的总数,x_i表示第i个数据点,C_j表示第j个聚类的集合。 首先,计算总体的均值M:
Calinski-Harabasz指数的计算公式如下: $CH=\frac{tr(B_k)}{tr(W_k)} \times \frac{n-k}{k-1}$ 其中,$tr(B_k)$反映了类别之间的差异度,$tr(W_k)$反映了类别内部的差异度,$n$表示样本数量,$k$表示聚簇数量。 如何使用Calinski-Harabasz指数? 在聚类分析中,我们常常需要选择最优的聚簇数量。一种...
Calinski-Harabasz指数,也称为方差比准则,通过比较簇内的样本的离散度与簇间的样本的离散度之间的方差比例来度量聚类结果的紧密度和分离度。其计算公式涉及到簇间距离平方和与簇内距离平方和的比值,其中簇内距离基于簇内数据点到其簇中心的距离计算,簇间距离基于簇中心到全局中心的距离计算。
由于Calinski-Harabasz指数的本质是簇间距离与簇内距离的比值,且整体计算过程与方差计算方式类似,所以又将其称之为方差比准则。 K是簇的数量,N是数据点的总数 BCSS (between - cluster Sum of Squares)是每个聚类质心(mean)与整体数据质心(mean)之间欧氏距离的加权平方和: ...
Calinski-Harabasz Index 如果不知道真实的标签,Calinski-Harabasz指数(sklearn.metrics.calinski_harabasz_score)——方差比准则,可以用来评估模型,在更高的Calinski-Harabasz得分表示该聚类的模型越好。 该指数是所有集群的集群间离散度和集群间离散度之和(其中,离散度定义为距离平方和)的比值。
根据公式DB = (avg(Si) + avg(Sj)) / d(C, D)计算DB值,并对所有聚类对求最大值。DB值越小表示聚类效果越好。 DB指数的优点在于能够很好地处理不同大小和密度的聚类,且对噪声和异常值具有较强的鲁棒性。然而,当聚类数目k的值较大时,DB指数的计算复杂度可能较高。 总结:轮廓系数、Calinski-Harabasz Inde...
python Calinski-Harabasz指数评价K-means聚类模型 首先导入数据集 #导入本地图片集 import os import cv2 array_of_img = [] #用于储存图像 #此函数用于读取图片,参数为本地路径名 def read_directory(directory_name): #循环读取这个路径中的每个图像 for filename in os.listdir(directory_name): #print(...
有哪些指标可以评估没有标签的聚类()A.RI评价法(兰德系数)B.FMI评价法C.轮廓系数D.Calinski-Harabasz指数评价法