高效聚类算法性能研究与层次链接聚类优化
1. 聚类算法性能研究
在聚类算法的研究中,性能评估至关重要。这里对多种聚类算法在不同数据集和指标下的表现进行了深入研究。
1.1 性能指标评估
| 指标名称 | INCK | CTL | K - means | CLARA |
|---|---|---|---|---|
| Rand | 2 | 1 | 0 | 2 |
| Jaccard | 0 | 2 | 1 | 1 |
| Adjusted Rand | 1 | 2 | 0 | 2 |
| FM | 0 | 2 | 1 | 1 |
从这个表格可以看出不同算法在各个指标下的排名情况,这有助于我们初步了解各算法在不同指标衡量下的优劣。
在聚类算法的研究中,性能评估至关重要。这里对多种聚类算法在不同数据集和指标下的表现进行了深入研究。
| 指标名称 | INCK | CTL | K - means | CLARA |
|---|---|---|---|---|
| Rand | 2 | 1 | 0 | 2 |
| Jaccard | 0 | 2 | 1 | 1 |
| Adjusted Rand | 1 | 2 | 0 | 2 |
| FM | 0 | 2 | 1 | 1 |
从这个表格可以看出不同算法在各个指标下的排名情况,这有助于我们初步了解各算法在不同指标衡量下的优劣。
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