ClusteringMetrics 類別

定義

命名空間:

Microsoft.ML.Data

組件:

Microsoft.ML.Data.dll

套件:

Microsoft.ML v2.0.0

評估叢集預測之後所產生的計量。

public sealed class ClusteringMetrics

type ClusteringMetrics = class

Public NotInheritable Class ClusteringMetrics

繼承

Object

ClusteringMetrics

屬性

AverageDistance	平均分數。 對於 K-Means 演算法，'score' 是從距心到範例的距離。 因此，平均分數是範例與叢集距心相近的量值。 換句話說，它是「叢集緊密度」的量值。 不過請注意，只有在增加叢集數目時，此計量才會減少，而且在極端的情況下， (每個相異範例都是自己的叢集) 等於零。
DaviesBouldinIndex	Davies-Bouldin Index 是測量叢集中有多少散佈圖和叢集區隔。
NormalizedMutualInformation	標準化相互資訊是變數相互相依的量值。 只有在提供 Label 資料行時，才會計算此計量。