聚类模型的评价指标
发表时间：2024-10-14 10:13:12
来源：网友投稿
聚类模型的评价指标主要包括：
轮廓系数（Silhouette Coefficient）：衡量聚类内部紧密度和不同类别间分离程度的指标。值范围在-1到1之间，值越接近1表示聚类效果越好。
Calinski-Harabasz指数（Calinski-Harabasz Index）：用于评估聚类的可分离性。值越大表示聚类效果越好。
Davies-Bouldin指数（Davies-Bouldin Index）：衡量聚类内紧密度和不同类别间分离程度。值越小表示聚类效果越好。
K-means的误差平方和（Within-Cluster Sum of Square, WCSS）：表示所有点到聚类中心的平均距离平方和，值越小表示聚类效果越好。
V-measure：结合轮廓系数和Calinski-Harabasz指数，综合考虑聚类的紧密度和分离度。
adjusted Rand index（ARI）：比较两个聚类结果的重叠程度，值越接近1表示聚类结果越相似。
Fowlkes-Mallows index（Fowlkes-Mallows Index）：结合轮廓系数和Calinski-Harabasz指数，用于衡量聚类结果的质量。
这些指标可以帮助我们评估聚类模型的好坏，从而选择合适的聚类算法和参数。在实际应用中，可以根据具体问题和数据特点选择合适的评价指标。
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