kmeans聚类效果的评估指标有
kmeans聚类效果的评估指标有轮廓系数协方差系数
常用机器学习算法包括分类、回归、聚类等几大类型，以下针对不同模型总结其评估指标:
一、分类模型
常见的分类模型包括：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络等，模型评估指标包括以下几种：
二分类问题
1、混淆矩阵，准确率A：预测正确个数占总数的比例，精准率P：正例样本中有多少被预测正确了，召回率R：预测的正例样本中有多少是正确的，F1 Score(精准率与召回率集成)：2P*R/(P+R)。
2、ROC曲线：ROC曲线应尽量偏离参考线，越靠近左上越好。
3、AUC：ROC曲线下面积，参考线面积为0.5，AUC应大于0.5，且偏离越多越好。
4、Lift曲线：表示“运用该模型”与“未运用该模型即随机选择”所得结果的比值，Lift应该移植大于1，且Lift(提升指数)越大，模型预测效果越好。多分类问题，评价多分类模型一般采用准确率作为评估指标
二、回归模型
常见的回归模型包括线性回归、多项式回归、Lasso回归、岭回归、弹性网络、SVM、神经网络，评估指标见以下总结：
1、MSE均方误差，SSE/m，值越小代表拟合效果越好，用来衡量不同模型对于同一数据集的拟合。
2、R^2决定系数，1-SSE/SST，用于度量模型的解释能力，是相关系数的平方，取值范围为0~1，越接近1表示模型参考价值越高，在scikit-learn中LinearRegression.score就是使用的决定系数，也可以使用专门的库metrics.r2_score。
3、修正的R^2在多元线性回归中，决定系数会虚高，加一个自变量就会增大，加公式进行修正 1-[SSE/(n-p-1)/[SST/(n-1)]，得到修正的决定系数。
三、聚类模型
常见的聚类模型有KMeans、密度聚类、层次聚类等，主要从簇内的稠密成都和簇间的离散程度来评估聚类的效果，评估指标包括：
1、轮廓系数 Silhouette Corfficient，轮廓系数由凝聚度和分离度共同构成，组内SSE越小，组间SSB越大，聚类效果越好，轮廓系数在-1~1之间，值越大，聚类效果越好。
2、协方差系数 Calinski-Harabaz Index，类别内部数据协方差越小越好，类别之间协方差越大越好，这样协方差系数会越高。
K-Means 聚类原理
很明显，上面的聚类效果很差，还不如我们肉眼聚类出来的效果。是否有办法判断不同聚类结果的好坏呢？第一步，计算每一个cluster的总变差(total variation)第二步，重新选择3个initial cluster，并且多次迭代判断cluster，计算total variation 第三步，多次重复上一步的内容，选择total variation最小的聚类结果...
【数据分析基础】聚类分析
新标题类似如下：Cluster_***。使用聚类分析对样本进行分类，使用Kmeans聚类分析方法，从上表可以看出：最终聚类得到4类群体，此4类群体的占比分别是20.00%, 30.00%, 20.00%, 30.00%。整体来看， 4类人群分布较为均匀，整体说明聚类效果较好。使用方差分析去探索各个类别的差异特征，从上表可知：...
k-means聚类图取样必须是5吗
对于K-means聚类算法，图像取样的数量不一定非要是5。K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于将数据集划分为K个不同的簇，其中K是用户自定义的参数。在聚类过程中，K-means算法将样本点分配到最接近的簇中，并通过迭代优化簇的中心来达到最优化的聚类结果。取样数量的选择应该根据具体的数据集...
SPSS | 手把手教你做聚类分析
最后，我们用散点图直观展示聚类效果，每个聚类在不同指标上的表现一目了然。通过罗纳尼亚和韩国的评分数据，散点图清晰地显示了三个类别间的区别，验证了聚类分析的有效性。总结来说，SPSS的K均值聚类分析为我们的选手分类提供了一种有力的工具。通过异常值检查、K-means算法的执行和详细的解读，我们...
K-Means原理总结
原理中一直贯穿着中心的概念，这就是means的含义。接下来我们来分析一下K-means的优缺点。 1.对分布类似球型的数据效果很好。为什么？试想长条...
k- means与系统聚类法有什么区别?
两者区别如下：一、指代不同 1、K均值聚类法：是一种迭代求解的聚类分析算法。2、系统聚类法：又叫分层聚类法，聚类分析的一种方法。二、步骤不同 1、K均值聚类法：步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。2、...
kmeans聚类数据集怎么处理好看
分布处理。在使用kmeans聚类数据集的时候，分布处理是最直观的方式之一，也是最好看的，因此是分布处理。K-Means是最常用且简单的聚类算法，最大特点是好理解，运算速度快，时间复杂度近于线性，适合挖掘大规模数据集。
kmeans聚类算法公式
K-means聚类算法公式主要涉及到距离计算和质心更新两个步骤。首先，K-means聚类算法的核心是计算数据点与各质心之间的距离。在算法迭代过程中，每个数据点会被分配到距离其最近的质心所代表的簇中。距离计算通常采用欧氏距离公式，对于二维平面上的两个点(x1, y1)和(x2, y2)，它们之间的欧氏距离d可以...
聚类k-means++、k-means参数、Mini Batch K-Means
1.1 KMeans介绍 k-means 优缺点：1.算法快速、简单;2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的;3.时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集。K-Means聚类算法的时间复杂度是O(n×k×t) ,其中n代表数据集中对象的数量，t代表着算法迭代的次数，k代表着簇的数目 。计算复杂度在最坏的情况...
简述系统聚类与K-means聚类的基本原理。
【答案】： K.means聚类的基本原理：聚类不一定事先确定有多少类；但是K-means聚类却要求先说好要分多少类。看起来有些主观。假定分3类，这个方法还进一步要求你事先确定3个点为“聚类种子”（多数软件会自动选种子）；也就是说，把这3个点作为三类中每一类的基石。然后根据和这三个点的距离远近，...
蒲洪红花： K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. k个初始类聚类中心点的选...
溧阳市18763036480： 如何评价聚类结果的好坏 - ？
蒲洪红花： 聚类定义回顾: 把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类,究竟分成多少类,这个要取决于文档集合里文档自身的性质. 回答1: 基于不同算法,会有不同指标,通常较通用的应该一定都会有Entropy 熵 和 Accuracy, (Accuracy 里...
溧阳市18763036480： 如何计算k - means的准确率 - ？
蒲洪红花： 如果你说的是用外部评价指标来评价K-means聚类的聚类结果的话,可以用Purity指数等.如图,有聚类算法把样本分为3个簇,cluster1,2,3.其中cluster1中x最多,把cluster1看作是x的簇.cluster2中o最多,就看做是o的簇,以此.cluster1中x有5个,cluster2中o有4个,cluster3中◇有3个,总样本数是17个.那么,此次划分Purity指数就是(5+4+3)/17=0.71. 参考链接. 网页链接
溧阳市18763036480： r语言中kmeans聚类结果,怎么评估其准确性 - ？
蒲洪红花： [idx,c,sumd] = kmeans(x,k) 其中x是只含数字部分的矩阵.k是要聚集的类数.
溧阳市18763036480： 评价一个聚类质量算法需要哪些值 - ？
蒲洪红花： 1)芮氏指标(简称RI)2))归一化互信息(简称NMI)
溧阳市18763036480： k - means算法中为什么要计算样本点的平均距离 - ？
蒲洪红花： 一,K-Means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一...
溧阳市18763036480： davies - bouldin指标是什么 - ？
蒲洪红花： 在阅读关于K-means的相关文献的时候,文献中提到了Davies-Bouldin指数,简称DBI.它的作用是评估K-means算法中k值的取值.遂查找了DBI相关的文献来阅读. 戴维-Bouldin指数(DBI)(由大卫L·戴维斯和唐纳德·Bouldin提出)是一种评估度量的聚类算法.我找到了他们在1979年发表的文章《A Cluster Separation Measure》开始学具体请访问微博:http://blog.sina.com.cn/s/blog_65c8baf901016flh.html
溧阳市18763036480： python k - means模型怎么评估 - ？
蒲洪红花： 需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好. 另一种则是根据具体的需求确定,比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类(L,M,S)等!
溧阳市18763036480： k - means算法怎么为对称矩阵进行聚类? - ？
蒲洪红花： 几种典型的聚类融合算法:1.基于超图划分的聚类融合算法(1)Cluster-based Similarity Partitioning Algorithm(GSPA)(2)Hyper Graph-Partitioning Algorithm(HGPA)(3)Meta-Clustering Algorithm(MCLA)2.基于关联矩阵的聚类融合算法 Voting-K-...
