클러스터링 알고리즘의 클러스터링 효과 평가 문제

클러스터링 알고리즘의 클러스터링 효과 평가 문제에는 특정 코드 예제가 필요합니다.

클러스터링은 데이터를 클러스터링하여 유사한 샘플을 하나의 범주로 클러스터링하는 비지도 학습 방법입니다. 클러스터링 알고리즘에서는 클러스터링의 효과를 어떻게 평가하는가가 중요한 문제입니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 몇 가지 클러스터링 효과 평가 지표를 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.

1. 클러스터링 효과 평가 지표

1. 실루엣 계수

실루엣 계수는 샘플의 근접성 및 다른 클러스터와의 분리 정도를 계산하여 클러스터링 효과를 평가하는 지표입니다. 실루엣 계수의 값 범위는 [-1, 1] 사이입니다. 1에 가까울수록 클러스터링 효과가 좋아지고, -1에 가까울수록 클러스터링 효과가 나빠집니다.

다음은 Python을 사용하여 실루엣 계수를 구현한 코드 예제입니다.

from sklearn.metrics import silhouette_score

# 计算轮廓系数
silhouette_avg = silhouette_score(data, labels)
print("轮廓系数: %.4f" % silhouette_avg)

2. Calinski-Harabasz 지수(CH 지수)

Calinski-Harabasz 지수는 클래스 간 분산과 클래스 내 분산의 비율을 계산하여 클러스터링 효과를 평가합니다. 계급분산 . CH 인덱스의 값 범위는 [0, +무한대)입니다. 값이 클수록 클러스터링 효과가 좋습니다.

다음은 Python을 사용하여 CH 표시기를 구현하는 코드 예제입니다.

from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score

# 计算CH指标
ch_score = calinski_harabasz_score(data, labels)
print("CH指标: %.4f" % ch_score)

3. Dunn 표시기

Dunn 표시기는 가장 가까운 이웃 클래스 간 거리와 가장 먼 이웃 클래스 내 거리의 비율을 계산하여 클러스터링 효과를 평가합니다. 거리. Dunn's index의 값 범위는 [0, +무한대)이며, 클수록 클러스터링 효과가 좋아진다.

다음은 Python을 사용하여 Dunn 표시기를 구현하는 코드 예제입니다.

from sklearn.metrics import pairwise_distances
import numpy as np

# 计算最近邻类间距离
def nearest_cluster_distance(clusters):
    min_distance = np.inf
    for i in range(len(clusters)):
        for j in range(i+1, len(clusters)):
            distance = pairwise_distances(clusters[i], clusters[j]).min()
            if distance < min_distance:
                min_distance = distance
    return min_distance

# 计算最远邻类内距离
def farthest_cluster_distance(clusters):
    max_distance = 0
    for i in range(len(clusters)):
        distance = pairwise_distances(clusters[i]).max()
        if distance > max_distance:
            max_distance = distance
    return max_distance

# 计算Dunn指标
dunn = nearest_cluster_distance(clusters) / farthest_cluster_distance(clusters)
print("Dunn指标: %.4f" % dunn)

2. 코드 예제 설명

위 코드 예제에서 data는 입력 데이터 세트, 레이블은 클러스터링 결과, 클러스터는 샘플입니다. 각 클러스터의 집합입니다.

실제 적용에서는 특정 요구 사항에 따라 다양한 클러스터링 효과 평가 지표를 선택할 수 있습니다. 실루엣 계수는 다양한 유형의 데이터 세트에 적합하고, CH 지수는 보다 균형 잡힌 데이터 세트에 적합하며, Dunn 지수는 매우 불균형한 데이터 세트에 적합합니다.

클러스터링 효과를 평가하면 더 나은 클러스터링 알고리즘과 매개변수를 선택하여 클러스터 분석의 정확성과 효율성을 높일 수 있습니다.

요약:

이 글에서는 실루엣 계수, CH 표시기, Dunn 표시기 등 클러스터링 알고리즘에서 일반적으로 사용되는 클러스터링 효과 평가 지표를 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 클러스터링 효과를 평가함으로써 더 나은 클러스터링 알고리즘과 매개변수를 선택하여 클러스터 분석의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 실제 적용에서는 데이터의 특성과 평가 요구에 따라 적절한 지표를 선택하여 평가합니다.

위 내용은 클러스터링 알고리즘의 클러스터링 효과 평가 문제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!