ClusteringMetrics 类

定义

命名空间:

Microsoft.ML.Data

程序集:

Microsoft.ML.Data.dll

包:

Microsoft.ML v2.0.0

评估聚类分析预测后生成的指标。

public sealed class ClusteringMetrics

type ClusteringMetrics = class

Public NotInheritable Class ClusteringMetrics

继承

Object

ClusteringMetrics

属性

AverageDistance	平均分数。 对于 K-Means 算法，“score”是从质心到示例的距离。 因此，平均分数是示例接近聚类质心的度量值。 换句话说，它是“群集紧度”的度量值。 但是，请注意，仅当增加群集数时，此指标才会减少，在极端情况下， (每个不同示例都是其自己的群集，) 它等于零。
DaviesBouldinIndex	Davies-Bouldin索引用于度量群集中的散点数和分类分离量。
NormalizedMutualInformation	规范化相互信息是变量相互依赖的度量值。 仅当提供“标签”列时，才会计算此指标。