Aracılığıyla paylaş

ClusteringMetrics Sınıf

  • Başvuru

Tanım

Ad Alanı:
Microsoft.ML.Data
Bütünleştirilmiş Kod:
Microsoft.ML.Data.dll
Paket:
Microsoft.ML v3.0.1
Paket:
Microsoft.ML v1.0.0
Paket:
Microsoft.ML v1.1.0
Paket:
Microsoft.ML v1.2.0
Paket:
Microsoft.ML v1.3.1
Paket:
Microsoft.ML v1.4.0
Paket:
Microsoft.ML v1.5.5
Paket:
Microsoft.ML v1.6.0
Paket:
Microsoft.ML v1.7.0
Paket:
Microsoft.ML v2.0.0

Kümeleme tahminleri değerlendirildikten sonra oluşturulan ölçümler.

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

Özellikler

AverageDistance

Ortalama Puan. K-Ortalamalar algoritması için 'puan', centroid'ten örnağa olan uzaklıktır. Bu nedenle ortalama puan, örneklerin küme centroid'lerine yakınlık ölçüsüdür. Başka bir deyişle , 'küme sıkılığının' bir ölçüsüdür. Ancak, bu ölçümün yalnızca küme sayısı artırılırsa azalacağını ve aşırı durumlarda (her ayrı örneğin kendi kümesi olduğu durumlarda) sıfıra eşit olacağını unutmayın.
DaviesBouldinIndex

Davies-Bouldin Dizini, kümede ne kadar dağılım olduğunu ve küme ayrımını ölçer.
NormalizedMutualInformation

Normalleştirilmiş Karşılıklı Bilgi, değişkenlerin karşılıklı bağımlılığının bir ölçüsüdür. Bu ölçüm yalnızca Etiket sütunu sağlandığında hesaplanır.

Şunlara uygulanır