二、KMeans模型的评价方法 KMeans算法的评价主要依赖于聚类的质量,以下是一些常用的评价指标: 1. 轮廓系数(Silhouette Coefficient):这是评估聚类效果的一个综合指标,范围在-1到1之间。1表示完全的聚类,0表示聚类效果一般,-1表示分类错误。它同时考虑了类内凝聚度和类间分离度。 2. Calinski-Harabasz指数(Calinski...
建立K-means聚类模型并评价聚类模型以选择最优聚类簇数目是一个常见的任务。以下是详细的步骤和相应的代码示例: 1. 建立K-means聚类模型 首先,我们需要导入必要的库,并准备数据。这里我们使用Python和Scikit-learn库。 python import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import si...
32. 可以发现 K-Means 的准确率还是挺高的,就那么十来个点有问题,大概错误率不到10%;
使用python进行编码,DP-means和 k - means聚类算法的比较,里面有数据集。 上传者:x_uhen时间:2018-06-21 基于K-means聚类算法的图像分割及其MATLAB实现 基于K-means聚类算法的图像分割 算法的基本原理: 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点,按照指定的簇数进行聚类,然后将每个像素点以其对应的聚...
持牌照消费金融模型经理,发明金融风控模型算法专利,和中科院,中科大教授保持长期项目合作;和央行征信,芝麻分,百融,友盟等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务,线上线下业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈等等。模型项目200+,擅长Python机器学习建模,对于变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡...
sklearn构建K-means聚类模型以及使用FMI,轮廓系数法,Calinski-Harabasz评价模型,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。