聚類演算法的衡量指標

阿新 • • 發佈：2018-12-11

最近在做聚類相關的實驗，但是具體聚類效果好不好，還需要一下指標進行評價，下面主要介紹聚類演算法的評價指標。

1.聚類演算法衡量指標-1

（1）均一性：一個聚類簇中只包含一個類別的樣本，則滿足均一性。可以認為是分類演算法衡量的精確率（每個聚類簇中正確分類的樣本數佔該聚類簇中的樣本數）

$p=\frac{1}{k}\sum_{i=1}^{k}\frac{N(C_{i}==K_{i}))}{N(K_{i})}$

（2）完整性：同類別的樣本被歸類到同一聚類簇中，則滿足完整性。可以認為是分類演算法衡量的召回率（每個聚類中正確分類的樣本數佔該類別樣本的數量）

$p=\frac{1}{k}\sum_{i=1}^{k}\frac{N(C_{i}==K_{i}))}{N(C_{i})}$

（3）V_measure：均一性和完整性加權平均。當 $\beta =1$ 時，V_measure相當於分類演算法衡量指標的F1_score.

$V_measure=\frac{(1+\beta ^{2}))*p*r}{\beta ^{2}*p+r}$

2.聚類演算法衡量指標_2

（3）聚類演算法衡量指標_3

（4）聚類演算法衡量指標-4

聚類演算法之K-means演算法與聚類演算法衡量指標

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本文參考： 1.https://www.cnblogs.com/zhangduo/p/4504879.html 2.https://blog.csdn.net/vernice/article/details/46467449?utm_source=blogxgwz8 一、簡介介紹聚類中的外

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