轮廓系数sklearn.metrics.silhouette

轮廓系数（Silhouette Coefficient），是聚类效果好坏的一种评价方式。最早由 Peter J. Rousseeuw 在 1986 提出。它结合内聚度和分离度两种因素。可以用来在相同原始数据的基础上用来评价不同算法、或者算法不同运行方式对聚类结果所产生的影响。
方法sklearn.metrics.silhouette_score(X, labels, metric=‘Euclidean’,sample_size=None, random_state=None, **kwds)返回所有样本的平均轮廓系数。
轮廓系数用于计算每个样本的平均簇内距离a(样本i到同簇其他样本的平均距离，ai值越小说明该样本越应该被聚到该类，即簇内不相似度)和平均邻近簇距离b(样本i到其他相邻簇的所有样本的平均距离bi，bi越大说明样本i越不属于其他簇，即簇间不相似度)。每个样本的轮廓系数计算公式为：(b-a)/Max(a,b)，轮廓系数越接近1说明结果越好（聚类越准确），越接近-1说明结果越差，若值在0值附近，则说明样本在两个簇的边界上。
原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_1451b33d20102y2kk.html

轮廓系数sklearn.metrics.silhouette_score相关推荐

样本轮廓系数（原理、sklearn.metrics.silhouette_score、silhouette_samples参数介绍）
一.轮廓系数含义: 轮廓系数(Silhouette Coefficient),是聚类效果好坏的一种评价方式. 最佳值为1,最差值为-1.接近0的值表示重叠的群集.负值通常表示样本已分配给错误的聚类,因 ...
Kmeans聚类③——Kmeans聚类原理轮廓系数Sklearn实现
数据分析目录(文末有超级彩蛋!): 一.Excel系列--四大常用函数及十大高级图表二.SQL系列--性能优化/多表关联/窗口分析函数等三.统计学系列--概率论/置信区间/相关/抽样等四.Pan ...
python sklearn库silhouette_score轮廓系数接口调用
官方接口说明:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.silhouette_score.html#sklea ...
python计算3j系数_聚类算法评估——轮廓系数及python实现
含义轮廓系数(Silhouette Coefficient),是聚类效果好坏的一种评价方式. 可见轮廓系数的值是介于 [-1,1] ,越趋近于1代表内聚度和分离度都相对较优. 计算步骤 1)对于簇中 ...
机器学习之K均值的SSE和轮廓系数
前文回顾: 肘部法:SSE误差平方和 SSE(sum of the squared errors)是对簇松散度的衡量,作为目标函数其实是一个严格的坐标下降(Coordinate Decendet)过程 ...
point 如何求elbow_如何选择kmeans中的k值——肘部法则–Elbow Method和轮廓系数–Silhouette...
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,将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions),那么,对于一个簇, ...
spark聚类算法的聚类效果评估指标“轮廓系数”细节
什么是轮廓系数? 参见百度百科,讲的很清楚此处不赘述: https://baike.baidu.com/item/%E8%BD%AE%E5%BB%93%E7%B3%BB%E6%95%B0/173616 ...
机器学习数据分析之-轮廓系数（评估聚类结果）
在学习使用k-means算法进行负载聚类分析时看到了这样的图,查了之后是用轮廓系数来评估分类结果的准确度或者称合适度. silhouette 是一个衡量一个结点与它属聚类相较于其它聚类的相似程度. 取 ...
[机器学习与scikit-learn-26]：算法-聚类-KMeans寻找最佳轮廓系数
作者主页(文火冰糖的硅基工坊):文火冰糖(王文兵)的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址:https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/detai ...

轮廓系数sklearn.metrics.silhouette_score

轮廓系数sklearn.metrics.silhouette_score相关推荐

最新文章

热门文章