ClusteringMetrics 클래스

  • 참조

정의

네임스페이스:
Microsoft.ML.Data
어셈블리:
Microsoft.ML.Data.dll
패키지:
Microsoft.ML v3.0.1
패키지:
Microsoft.ML v1.0.0
패키지:
Microsoft.ML v1.1.0
패키지:
Microsoft.ML v1.2.0
패키지:
Microsoft.ML v1.3.1
패키지:
Microsoft.ML v1.4.0
패키지:
Microsoft.ML v1.5.5
패키지:
Microsoft.ML v1.6.0
패키지:
Microsoft.ML v1.7.0
패키지:
Microsoft.ML v2.0.0

클러스터링 예측을 평가한 후 생성된 메트릭입니다.

public sealed class ClusteringMetrics
type ClusteringMetrics = class
Public NotInheritable Class ClusteringMetrics
상속
Object
ClusteringMetrics

속성

AverageDistance

평균 점수입니다. K-평균 알고리즘의 경우 'score'는 중심에서 예제까지의 거리입니다. 따라서 평균 점수는 클러스터 중심과 예제의 근접도 측정값입니다. 즉, '클러스터 압박감'의 척도입니다. 그러나 이 메트릭은 클러스터 수가 증가하는 경우에만 감소하며, 극단적인 경우(각 고유 예제가 자체 클러스터인 경우)는 0과 같습니다.
DaviesBouldinIndex

Davies-Bouldin 인덱스는 클러스터에 분산된 정도와 클러스터 분리를 측정합니다.
NormalizedMutualInformation

정규화된 상호 정보는 변수의 상호 종속성을 측정하는 척도입니다. 이 메트릭은 레이블 열이 제공된 경우에만 계산됩니다.

적용 대상