ClusteringMetrics Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Data

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v2.0.0

Метрики, созданные после оценки прогнозов кластеризации.

public sealed class ClusteringMetrics

type ClusteringMetrics = class

Public NotInheritable Class ClusteringMetrics

Наследование

Object

ClusteringMetrics

Свойства

AverageDistance	Средняя оценка. Для алгоритма K-Средних оценка — это расстояние от центроида к примеру. Таким образом, средняя оценка представляет собой меру близости примеров к центроидам кластера. Другими словами, это мера "жесткости кластера". Однако обратите внимание, что эта метрика будет уменьшаться только в том случае, если количество кластеров увеличивается, а в крайнем случае (где каждый отдельный пример является собственным кластером), он будет равен нулю.
DaviesBouldinIndex	Davies-Bouldin Индекс — это мера того, сколько точечной величины находится в кластере и в разделении кластера.
NormalizedMutualInformation	Нормализованная взаимная информация — это мера взаимной зависимости переменных. Эта метрика вычисляется только в том случае, если указан столбец Label.