ClusteringMetrics Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Data

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacote:

Microsoft.ML v2.0.0

As métricas geradas após a avaliação das previsões de clustering.

public sealed class ClusteringMetrics

type ClusteringMetrics = class

Public NotInheritable Class ClusteringMetrics

Herança

Object

ClusteringMetrics

Propriedades

AverageDistance	Pontuação média. Para o algoritmo K-Means, a 'pontuação' é a distância do centroide até o exemplo. A pontuação média é, portanto, uma medida de proximidade dos exemplos com centroides de cluster. Em outras palavras, é uma medida de "aperto de cluster". No entanto, observe que essa métrica só diminuirá se o número de clusters for aumentado e, no caso extremo (em que cada exemplo distinto for seu próprio cluster), ela será igual a zero.
DaviesBouldinIndex	Davies-Bouldin Index é uma medida da quantidade de dispersão no cluster e da separação do cluster.
NormalizedMutualInformation	As Informações Mútuas Normalizadas são uma medida da dependência mútua das variáveis. Essa métrica só será calculada se a coluna Rótulo for fornecida.