计算出S_W和S_B后,我们可以使用以下公式来计算Calinski-Harabasz指数(CH index): CH = (S_B/(k-1))/(S_W/(n-k)) 然后,我们将得到的CH index与之前计算的最大CH index进行比较。如果当前的CH index大于最大CH index,我们更新最大CH index和对应的k值。 循环进行上述步骤,不断增加k值,直到我们满足终止...
根据公式s = (b - a) / max(a, b)计算轮廓系数s,其中s越大表示聚类效果越好。 轮廓系数的优点在于计算简单、直观易懂,但缺点是无法处理簇结构非凸的情况,因此在某些情况下可能无法准确评估聚类效果。 二、Calinski-Harabasz Index(CH) Calinski-Harabasz Index(CH)是一种基于类间距离和类内距离的内部评价指标...
计算公式如下: CalinskiHarabasz Index = (BSS / WSS)×(N - k) / (k - 1) 其中,BSS(Between-Cluster Sum of Squares)表示簇间的离散度,WSS(Within-Cluster Sum of Squares)表示簇内的离散度,N表示样本数量,k表示簇的数量。 接下来,我们需要构建一个计算Calinski-Harabasz指数的函数,以便后续使用。代码...
SQL执行计划如下: 看到上面的执行计划后,就会明白平均执行时间是1秒多就正常了:这个查询要到6030个local index里面检索数据,平均每个local index至少要扫描3个buffers...才能判断记录是否存在,因为有rownum=1 谓词条件,最好的情况是扫描local index的第一个分..
SQL执行计划如下: 看到上面的执行计划后,就会明白平均执行时间是1秒多就正常了:这个查询要到6030个local index里面检索数据,平均每个local index至少要扫描3个buffers...才能判断记录是否存在,因为有rownum=1 谓词条件,最好的情况是扫描local index的第一个分..