クラスタリングアルゴリズムにおけるクラスタリング効果評価問題

#クラスタリング アルゴリズムのクラスタリング効果評価問題には、特定のコード サンプルが必要です。

クラスタリングは、データをクラスタリングする教師なし学習手法です。類似したサンプルを 1 つのカテゴリにグループ化します。クラスタリングアルゴリズムでは、クラスタリングの効果をどのように評価するかが重要な問題となります。この記事では、一般的に使用されるいくつかのクラスタリング効果評価指標を紹介し、対応するコード例を示します。

1. クラスタリング効果評価指標

シルエット係数

シルエット係数は、サンプルの近さと他のクラスターとの関係を計算することによって計算されます。分離度はクラスタリング効果を評価する指標です。シルエット係数の値の範囲は[-1, 1]で、1に近いほどクラスタリング効果が高く、-1に近いほどクラスタリング効果が悪くなります。

以下は、Python を使用してシルエット係数を実装するコード例です:

from sklearn.metrics import silhouette_score

# 计算轮廓系数
silhouette_avg = silhouette_score(data, labels)
print("轮廓系数: %.4f" % silhouette_avg)

Calinski-Harabasz インジケーター (CH インジケーター)

Calinski-Harabasz指標は次のように計算されます。クラス間分散とクラス内分散の比率は、クラスタリング効果を評価するために使用されます。 CH インデックスの値の範囲は [0, ∞) で、値が大きいほどクラスタリング効果が高くなります。

以下は、Python を使用して CH インジケーターを実装するコード例です。

from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score

# 计算CH指标
ch_score = calinski_harabasz_score(data, labels)
print("CH指标: %.4f" % ch_score)

Dunn インジケーター

Dunn インジケーターは最近傍クラス間の距離を計算します。クラスタリング効果を評価するために、隣接するクラス内の距離の比率が使用されます。ダン指数の値の範囲は [0, ∞) であり、値が大きいほどクラスタリング効果が高くなります。

以下は、Python を使用して Dunn インジケーターを実装するコード例です:

from sklearn.metrics import pairwise_distances
import numpy as np

# 计算最近邻类间距离
def nearest_cluster_distance(clusters):
    min_distance = np.inf
    for i in range(len(clusters)):
        for j in range(i+1, len(clusters)):
            distance = pairwise_distances(clusters[i], clusters[j]).min()
            if distance < min_distance:
                min_distance = distance
    return min_distance

# 计算最远邻类内距离
def farthest_cluster_distance(clusters):
    max_distance = 0
    for i in range(len(clusters)):
        distance = pairwise_distances(clusters[i]).max()
        if distance > max_distance:
            max_distance = distance
    return max_distance

# 计算Dunn指标
dunn = nearest_cluster_distance(clusters) / farthest_cluster_distance(clusters)
print("Dunn指标: %.4f" % dunn)

2. コード例の説明

上記のコード例では、データは入力データ セットです。 、ラベルは集計されたデータ、クラス結果、クラスターは各クラスターのサンプルのセットです。

実際のアプリケーションでは、特定のニーズに応じてさまざまなクラスタリング効果評価指標を選択できます。シルエット係数はさまざまなタイプのデータセットに適しており、CH インデックスはよりバランスのとれたデータセットに適しており、Dunn インデックスは非常に不均衡なデータセットに適しています。

クラスタリング効果を評価することにより、より適切なクラスタリング アルゴリズムとパラメータを選択して、クラスタ分析の精度と効率を向上させることができます。

概要:

この記事では、クラスタリング アルゴリズムで一般的に使用されるクラスタリング効果評価指標 (シルエット係数、CH 指標、ダン指標など) を紹介し、対応するコード例を示します。クラスタリング効果を評価することで、より適切なクラスタリング アルゴリズムとパラメータを選択して、クラスタ分析の精度と効率を向上させることができます。実際のアプリケーションでは、データの特性と評価ニーズに基づいて、適切な指標が評価に選択されます。

以上がクラスタリングアルゴリズムにおけるクラスタリング効果評価問題の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。