Masalah penilaian kesan pengelompokan dalam algoritma pengelompokan

Masalah penilaian kesan pengelompokan dalam algoritma pengelompokan memerlukan contoh kod khusus

Pengelompokan ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan sampel ke dalam satu kategori. Dalam algoritma pengelompokan, cara menilai kesan pengelompokan adalah isu penting. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa penunjuk penilaian kesan pengelompokan yang biasa digunakan dan memberikan contoh kod yang sepadan.

1. Indeks penilaian kesan pengelompokan

1. Pekali Siluet

#🎜🎜 #Kecekapan dan ketepatan yang dikira sampel daripada kluster lain digunakan untuk menilai kesan kluster. Julat nilai pekali siluet adalah antara [-1, 1]. 🎜🎜 🎜 #Calinski-Harabasz indeks menilai kesan pengelompokan dengan mengira nisbah serakan antara kelas dan serakan dalam kelas. Julat nilai indeks CH ialah [0, +∞).

Berikut ialah contoh kod menggunakan Python untuk melaksanakan penunjuk CH:

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)

Penunjuk Dunn
2. #🎜#Dunn🎜 penunjuk dikira dengan Kesan pengelompokan dinilai dengan nisbah jarak antara kelas jiran terdekat dan jarak dalam kelas jiran terjauh. Julat nilai indeks Dunn ialah [0, +∞), dan lebih besar ia, lebih baik kesan pengelompokan.

Berikut ialah contoh kod menggunakan Python untuk melaksanakan penunjuk Dunn:

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)

2. Penerangan contoh kod

Dalam contoh kod di atas, data ialah input Set data, label ialah hasil pengelompokan, dan kelompok ialah koleksi sampel setiap kelompok.
3. Dalam aplikasi praktikal, penunjuk penilaian kesan pengelompokan yang berbeza boleh dipilih mengikut keperluan khusus. Pekali siluet sesuai untuk pelbagai jenis set data, indeks CH sesuai untuk set data yang lebih seimbang, dan indeks Dunn sesuai untuk set data yang sangat tidak seimbang.

Dengan menilai kesan pengelompokan, algoritma dan parameter pengelompokan yang lebih baik boleh dipilih untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan analisis kelompok.

Ringkasan:

Artikel ini memperkenalkan penunjuk penilaian kesan pengelompokan yang biasa digunakan dalam algoritma pengelompokan, termasuk pekali siluet, penunjuk CH dan penunjuk Dunn, dan memberikan Contoh kod yang sepadan. Dengan menilai kesan pengelompokan, algoritma dan parameter pengelompokan yang lebih baik boleh dipilih untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan analisis kelompok. Dalam aplikasi praktikal, penunjuk yang sesuai dipilih untuk penilaian berdasarkan ciri data dan keperluan penilaian.

Atas ialah kandungan terperinci Masalah penilaian kesan pengelompokan dalam algoritma pengelompokan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!