ClusteringMetrics Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.Data

Zestaw:

Microsoft.ML.Data.dll

Pakiet:

Microsoft.ML v2.0.0

Metryki wygenerowane po ocenie prognoz klastrowania.

public sealed class ClusteringMetrics

type ClusteringMetrics = class

Public NotInheritable Class ClusteringMetrics

Dziedziczenie

Object

ClusteringMetrics

Właściwości

AverageDistance	Średni wynik. W przypadku algorytmu K-Średnich "wynik" jest odległością od centroidu do przykładu. W związku z tym średni wynik jest miarą zbliżenia przykładów do centroidów klastra. Innymi słowy, jest to miara "szczelności klastra". Należy jednak pamiętać, że ta metryka zmniejszy się tylko wtedy, gdy liczba klastrów zostanie zwiększona, a w skrajnym przypadku (gdzie każdy odrębny przykład jest własnym klastrem) będzie równy zero.
DaviesBouldinIndex	Davies-Bouldin Index jest miarą liczby punktów w klastrze i separacji klastra.
NormalizedMutualInformation	Znormalizowane wzajemne informacje to miara wzajemnej zależności zmiennych. Ta metryka jest obliczana tylko wtedy, gdy zostanie podana kolumna Etykieta.