ClusteringMetrics Třída

Definice

Obor názvů:

Microsoft.ML.Data

Sestavení:

Microsoft.ML.Data.dll

Balíček:

Microsoft.ML v2.0.0

Metriky generované po vyhodnocení predikcí clusteringu

public sealed class ClusteringMetrics

type ClusteringMetrics = class

Public NotInheritable Class ClusteringMetrics

Dědičnost

Object

ClusteringMetrics

Vlastnosti

AverageDistance	Průměrné skóre U algoritmu K-Means je "skóre" vzdálenost od centroidu k příkladu. Průměrné skóre je tedy míra blízkosti příkladů ke shlukovým centroidům. Jinými slovy, jedná se o míru "těsnosti clusteru". Všimněte si však, že tato metrika se sníží pouze v případě, že se zvýší počet clusterů, a v extrémním případě (kde každý odlišný příklad je jeho vlastním clusterem), bude se rovnat nule.
DaviesBouldinIndex	Davies-Bouldin Index je míra toho, kolik bodového objektu je v clusteru a oddělení clusteru.
NormalizedMutualInformation	Normalizované vzájemné informace jsou měřítkem vzájemné závislosti proměnných. Tato metrika se vypočítá pouze v případě, že je zadaný sloupec Popisek.