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 Index和Davies-Bouldin Index是三种常用的聚类内部评价指标,它们分别从不同角度评估聚类结果的好坏。在实际应用中,我们可以根据数据...
Rand Index (RI)[4]以William Rand命名,通过两两比较来衡量聚类分配与真实类标签之间的相似性。计算簇分配和类标签之间的一致数与总数据点对数的比值: A是具有相同类标签且属于同一聚类的点对的数目,B是具有不同类标签且属于不同聚类的点对的个数。N是总点数。 RI的范围从0到1,其中1表示簇分配和类标签完全...
在聚类分析中,选择合适的k值是一个关键的步骤。k值代表着我们将数据分成的簇(群)的数量。一个常用的方法是使用Calinski-Harabasz准则(也叫做方差分数准则)来衡量聚类的性能。这个准则根据簇内的方差和簇间的方差的比值,来评估聚类的效果。 首先,让我们来详细了解一下optimal k值的概念。optimalk值是指在给定的数据集...
在scikit-learn中, Calinski-Harabasz Index对应的方法是metrics.calinski_harabaz_score...看看用Calinski-Harabasz Index评估的聚类分数: from sklearn import metrics metrics.calinski_harabaz_score(X, y_pred...用Calinski-Harabasz Index评估的k=4时候聚类分数: from sklearn import metrics metrics.calinski_haraba...
于是开始研究这个 metrics 到底在评估什么东西。结论,当上述情况发生的时候,需要一个个 K 值去测试,找到一个local maxium(局部最高)的分数,这个分数对应的K值就是当前最佳的分类。根据:Calinski-Harabasz Index and Boostrap Evaluation with Clustering Methods Calinski-Harbasz Score 衡量分类情况和理想分类情况(类...