聚类评估指标

最新推荐文章于 2023-04-06 16:52:50 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LMM_AI/article/details/108585404
本文深入探讨了标准化互信息（NMI）、F分值（F-score）、Pairwise F-score及BCubed F-score等评价指标的概念、计算方法及其在机器学习和数据挖掘中的应用。这些指标广泛用于评估聚类和分类算法的性能。

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1、标准化互信息（NMI）
2、F分值（F-score）
3、Pairwise F-score
4、BCubed F-score

https://zhuanlan.zhihu.com/p/140912044
https://www.cnblogs.com/picassooo/p/13409146.html
https://www.cnblogs.com/picassooo/p/13410666.html
LMM_AI
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聚类评估指标：如何评价聚类效果？
AI智能涌现深度研究
08-08 1235
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几种常见的聚类评估指标
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07-03 1万+
在前面两篇文章中，笔者已经介绍了两种聚类算法，同时还通过sklearn完成相应的示例。但是，到目前为止笔者还没有介绍如何来聚类的经过进行评估。这接下来的这篇文章中，笔者将会介绍在聚类算法中几种常见的评估指标，以及其中两种相应的原理。同时，如果不用关系其具体计算过程的，可以直接阅读第三部分即可。 如同之前介绍的其它算法模型一样，对于聚类来讲我们同样会通过一些评价指标来衡量聚类算法的优与劣。在聚类任务中，常见的评价指标有：准确率（Accuracy）、F值（F-score）、调整兰德系数（Adjusted Ran
聚类有效性评价指标(4个内部4个外部)
10-28
常用内部（Sil，CH，DBI，KL）、外部评价指标（Rand等4个），用自带样本集“leuk72_3k.txt”测试可用！
聚类结果不好怎么办_人脸聚类常用评价指标
weixin_39628271的博客
12-01 944
1.概述好的聚类算法,一般要求类簇具有：高的类内 (intra-cluster) 相似度低的类间 (inter-cluster) 相似度 评价一个聚类算法的指标不像有监督的分类算法计算其精确率，召回率等指标那样简单。聚类评估中不应该将标注结果作为聚类结果的评价指标，除非我们有相关的先验知识或某种假设，知道评估的这种标准或相似性度量下其簇内差距更小。对于聚类算法大致可分为 外部评价标准和内部评价标准...
人脸聚类Fscore评估
lq126126的博客
06-22 5257
== 引子 ==在之前做人脸智能相册时，为了给客户演示，需要拿出我们的demo与市场上其他产品如小米，华为等的准确率比较。但当时没有找到什么好的方法进行评估，因此自己发明了一种方法。但并不专业。所以这里要介绍在看人脸聚类论文《Clustering Millions of Faces by Identity》时发现有4篇左右的论文都提到的F score测量的方法。认为对我们有帮助。下面就介绍论文中是...
分类模型的评估方法-F分数(F-Score)
热门推荐
saltriver的专栏
06-30 9万+
前面介绍了机器学习中分类模型的精确率(Precision)和召回率(Recall)评估指标。对于Precision和Recall，虽然从计算公式来看，并没有什么必然的相关性关系，但是，在大规模数据集合中，这2个指标往往是相互制约的。理想情况下做到两个指标都高当然最好，但一般情况下，Precision高，Recall就低，Recall高，Precision就低。所以在实际中常常需要根据具体情况做出取舍
再谈排序算法的pairwise，pointwise，listwise
Kaiyuan_sjtu的博客
03-21 3905
NewBeeNLP·干货作者：DOTA 大家好，这里是 NewBeeNLP。最近因为工作上的一些调整，好久更新文章和个人的一些经验总结了，下午恰好有时间，看了看各渠道的一些问题和讨论，看到一个熟悉的问题，在这里来分享一下。在排序算法里有三种优化目标：pairwise，pointwise，listwise，每个方法都有其优缺点。pairwise是每次取一对样本，预估这一对样本的先后顺序，不断...
聚类评价指标 MATLAB 实现
04-23
包含外部有效性指标和内部有效性指标，Rand index、 Adjusted Rand index、 Mirkin index、Hubert indexSilhouette、 Davies-Bouldin、Calinski-Harabasz、Krzanowski-Lai、Hartigan、weighted inter- to intra-...
6种聚类评价指标ppt+代码.zip_6种聚类评价指标_聚类_聚类ppt_聚类评价_聚类评价指标
07-15
聚类评价指标是衡量聚类结果质量的关键工具，它们可以帮助我们评估不同聚类算法的效果，选择最佳的模型。本资料包包含了关于六种聚类评价指标的PPT介绍以及对应的Python代码实例，下面我们将详细探讨这些指标。 一...
聚类指标小结.rar_指标评价_聚类_聚类评价_聚类评价指标_聚类评分指标
07-14
聚类评价指标的各种说明，非常详细，请仔细阅读。
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Milkha的博客
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模型性能评估是模型生命周期中重要的一环，有哪些常用的机器学习模型评估方法呢？
R语言中多分类问题 multicalss classification 的性能测量
大数据部落
06-12 4885
原文链接：https://www.cnblogs.com/tecdat/p/10821303.html 对于分类问题，通常根据与分类器相关联的混淆矩阵来定义分类器性能。基于矩阵的条目，可以计算灵敏度（召回），特异性和精确度。 对于二元分类问题，所有这些性能测量都很容易获得。哪种衡量标准取决于分类器的类型。硬分类器是非得分的，因为它们只产生结果。另一方面，软分类器是评分分类器，其产生...
人脸聚类Learning to Cluster Faces（翻译）
biyesheji1000的专栏
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数据集中 ： 正例 反例 我们的预测 正例 ： A B 我们的预测 反例 ： C D 精确率P：就是A/(A+B)，通俗化意思是“我们的预测有多少是对的”； 召回率R：就是A/(A+C) 通俗化意思是“正例里我们的预测覆盖了多少”； F-score=（2*P*R）/(P+R)。举个例子： 假设我们手上有100个正样本，50个负
聚类算法评价指标：Purity、NMI、MI、entropy、precision、recall、F值、RI值
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聚类结果的评估指标及其JAVA实现
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一. 前言 又GET了一项技能。在做聚类算法的时候，由于要评估所提出的聚类算法的好坏，于是需要与一些已知的算法对比，或者用一些人工标注的标签来比较，于是用到了聚类结果的评估指标。我了解了以下几项。 首先定义几个量：（借鉴该博客：http://blog.youkuaiyun.com/luoleicn/article/details/5350378） TP:是指被聚在一类的两个量被正确的分类了（即在
学习排序 Learning to Rank：从 pointwise 和 pairwise 到 listwise，经典模型与优缺点
TangowL
05-20 6万+
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07-14 3722
  一、准确率（Precision）和召回率（Recall）  （令R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表，而T(u)是用户在测试集上的行为列表。） 对用户u推荐N个物品（记为R(u)），令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T(u)，然后可以通过准确率/召回率评测推荐算法的精度：   准确率描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户—物品评分记录； 召回率描述有多少比例的用户—物...
MATLAB实现聚类评价指标的方法与应用
为了评估聚类算法的有效性，研究人员设计了一系列评价指标，这些指标可以大致分为外部有效性指标和内部有效性指标。 ### 外部有效性指标 外部有效性指标需要一个先验的、已知的分类结果作为参考，以评估聚类结果与...
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