聚类评价兰德系数讲明白的

最新推荐文章于 2024-09-12 17:33:24 发布
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分类专栏： 李航统计学系方法系列
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/myy3075/article/details/86542102?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.nonecase
聚类算法评价指标——adjusted Rand index, ARI指数(调整兰德指数)
weixin_46713695的博客
08-17 1万+
ARI指数(调整兰德指数)
聚类：对聚类性能的评价
lpty的博客
07-10 7529
一、前言 对于有监督的学习方法，我们可以找到许多评价指标，但是要评价无监督算法的质量，相对来说比较少有提及，正好最近在做一个相关的工作，稍微整理一下。 二、方法 下述提及方法均以k-means算法为基础， 不同聚类方法有不同的评价指标，这里说说k-means常用的两种方法 1、肘部法则–Elbow Method 我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数，将每个簇的质...
兰德系数（Rand Index）
小秋在路上~
07-19 1万+
NOTE： 1、一个小案例说明兰德系数是如何怎么计算的。很详细！ 2、关于兰德系数的讨论：https://stats.stackexchange.com/questions/89030/rand-index-calculation 注意： +--------------------------------+--------------------------------------+ |...
兰德系数、调整兰德系数
常回首
09-12 2万+
兰德系数（Rand index） 调整兰德系数(Adjusted Rand index) 调整兰德系数（Adjusted Rand index）用于聚类模型的性能评估，但是其需要true_label,在正式介绍兰德系数之前，先介绍调整兰德系数的前身，兰德系数。 兰德系数（Rand index） 给定nnn个对象集合S={O1,O2,....,On}S={O1,O2,....,...
聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标（兰德系数、互信息、轮廓系数）
热门推荐
素质云笔记
04-24 6万+
之前关于聚类题材的博客有以下两篇： 1、 笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项、使用技巧） 2、k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现 . 1 R语言中的分群质量——轮廓系数 因为先前惯用R语言，那么来看看R语言中的分群质量评估，节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项、使用技巧）： 没有固定标准，一般会...
调整兰德系数-评估聚类效果的指标
最新发布
samoyan的博客,记录技术成长~
09-12 2757
调整兰德系数（Adjusted Rand Index, ARI）是一种用于评估聚类结果与真实标签之间相似度的指标。它在传统兰德系数（Rand Index, RI）的基础上进行了调整，考虑了随机聚类的期望值，因此能够更公平地评估聚类结果。
7.9 聚类模型评估
很嗨
06-29 2万+
如果有了类别标签，那么聚类结果也可以像分类那样计算准确率和召回率。但是不应该将分类标签作为聚类结果的评价指标，除非你有相关的先验知识或某种假设，知道这种分类类内差距更小。但是它还是给出了几种评价标准。 7.9.1 调整兰德系数 （Adjusted Rand index） 1. 数学原理 　　兰德系数（Rand index）需要给定实际类别信息C，假设K是聚类结果，a表示在C与K中都是同类别的元素对
机器学习模型，评估指标之回归模型---公式+优缺点+代码
AIYA_aya的博客
07-14 8456
机器学习模型评价指标大概有 1、回归的：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、Coefficient of determination (决定系数R2)、 MAPE（平均绝对百分误差）、MSLE（均方根对数误差）等。 2、分类的：混淆矩阵、精确率、召回率、准确率、F1值、ROC-AUC 、PRC、G-MEAN等。 3、聚类的：兰德指数、互信息、轮廓系数等。 ...
几种常见的聚类评估指标
空字符
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
聚类的评价指标
weixin_39915444的博客
10-26 1万+
聚类的评价指标 对于聚类结果的评价方法一般可以分为内部评估法（internal evaluation）与外部评估方法（external evaluation）。 外部评估方法是指在知道真实标签（ground truth ）的情况下来评估聚类结果的好坏，例如纯度（Purity）、兰德系数（Rand Index, RI）、F值（F-score）和调整兰德系数（Adjusted Rand Index,ARI）。一般来说在做论文，或者是有少量的标注数据时，都可以用外部评估法选择一个相对最优的聚类模型，.
聚类算法基本原理
保护大苹果
11-02 7530
聚类算法 聚类算法是无监督学习算法，在无监督学习中，目标属性是不存在的，我们是根据内部存在的数据特征，划分不同的类别，使得类别内的数据比较相似。 对数据进行聚类的思想不同可以设计不同的聚类算法，本章主要谈论三种聚类思想以及该聚类思想下的三种聚类算法。 本章主要涉及到的知识点有： “距离” K-Means算法 几种优化K-Means算法 密度聚类 算法思想：“物以类聚，人以群分” 本节首先通过聚类算法的基本思想，引出样本相似度这个概念，并且介绍几种基本的样本相识度方法。 算法思想 俗话说
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（六）—— 聚类评估
shi_jiaye的博客
08-21 6002
主要内容 聚类分析概述 K-Means聚类 层次聚类 基于密度的聚类 其他聚类方法 聚类评估 小结 六、聚类评估 聚类评估用于对在数据集上进行聚类的可行性和被聚类方法产生的结果的质量进行评估。聚类评估主要包括以下任务。 1.估计聚类趋势 2.确定数据集中的划分簇数 3.测定聚类质量 聚类趋势的估计 （3） 如果D是均匀分布的，H接近0.5。 聚类簇数的确定 找出正确的簇数依赖于数据集分布的形状和尺度，也依赖于用户要求的聚类分辨率。有许多估计簇数的可能方法。这里简略介绍几种简单但流行和有效的方法。.
机器学习算法评价指标
u013328485的专栏
07-21 1514
在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。一、分类 1. 精确率与召回率 描述：精确率与召回率多用于二分类问题。精确率（Precision）指的是模型判为正的所有样本中有多少是真正的正样本；召回率（Recall）指的是所有正样本有多少被模型判为负样本。 公式： 结果：需要在精确率与召回率间进行权衡，一种选择是画出精确率-召回率曲线（Pr
聚类模型的算法性能评价
归去来兮的博客
06-27 1519
作为机器学习领域的重要内容之一，聚类模型在许多方面能够发挥举足轻重的作用。所谓聚类，就是通过一定的技术方法将一堆数据样本依照其特性划分为不同的簇类，使得同一个簇内的样本有着更相近的属性。依不同的实现策略，聚类算法有很多种，如基于距离的k-means、基于密度的DBSCAN等。在聚类完成之后，其性能的评估是一个不可规避的问题，常见的评估方法依有无事先的标记性信息分为外部评估法和内部评估法。
聚类算法评价指标
铭霏的记事本
09-03 3万+
一、Compactness(紧密性)(CP)       CP计算 每一个类  各点到聚类中心的平均距离       CP越低意味着类内聚类距离越近       缺点：没有考虑类间效果 二、Separation(间隔性)(SP)       SP计算 各聚类中心两两之间平均距离       SP越高意味类间聚类距离越远       缺点：没有考虑类内效果 三
聚类算法的性能度量方法
qq_43923588的博客
03-04 5467
文章目录聚类算法性能度量一、兰德指数优点缺点数学公式二、基于互信息的度量优点缺点数学公式三、同质性，完整性和 V-measure优点缺点数学公式四、Fowlkes-Mallows 得分优点缺点五、 Silhouette 系数（轮廓系数）优点缺点六、Calinski-Harabaz 指数优点缺点数学公式七、Davies-Bouldin 指数优点缺点数学公式八、Contingency Matrix（可能性矩阵）优点缺点九、Pair Confusion Matrix（配对混淆矩阵） 聚类算法性能度量 该博客是基于
分类与聚类的评价标准
qq_29296685的博客
11-19 2282
1 ： 分类算法的评价标准   p准确率=tp/(tp+fp)     正类预测为正类/正类预测为正类+负类预测为正类    r召回率=tp/(tp+fn)       正类预测为正类/正类预测为正类+正类预测为负类    F1=2pr/(p+r)    准确率:体现了模型对负样本的区分能力，准确率越高，说明模型对负样本的区分能力越强    召回率：体现了分类模型对正样本的识别能力，召回...
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