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胖果果木蟲(chóng) (著名寫手)
平凡的教師
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[求助]
請(qǐng)問(wèn)如何統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)聚類的結(jié)果?
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請(qǐng)問(wèn)如何統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)聚類的結(jié)果,比如用K-Means對(duì)數(shù)據(jù)集Iris進(jìn)行聚類,那么如何計(jì)算聚類的正確率呢?(Iris數(shù)據(jù)集中各個(gè)數(shù)據(jù)的標(biāo)記已知) 謝謝。 |

鐵桿木蟲(chóng) (正式寫手)
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評(píng)價(jià)聚類結(jié)果好壞的方法有很多,正確率只是其中的一種而已。簡(jiǎn)單的說(shuō),就是為聚類模型中的每一個(gè)簇尋找它在真實(shí)分類中對(duì)應(yīng)的類別,而該簇中來(lái)自其它類的樣本聚類錯(cuò)誤。如果你想知道具體的算法,可以找WEKA的源代碼,weka.clusterers.ClusterEvaluation 里有完整的算法,前提是你懂得用JAVA編程。 還有其他的評(píng)價(jià)指標(biāo),例如RI、NMI、ARI等等,隨便找一篇有關(guān)聚類的論文都能看到其中一種或多種的評(píng)價(jià)指標(biāo)。追著參考文獻(xiàn)看吧。 |
木蟲(chóng) (著名寫手)
平凡的教師

鐵桿木蟲(chóng) (正式寫手)
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如果有幾個(gè)算法,想比較它們的聚類效果,可以用正確率。不過(guò)現(xiàn)在一般不會(huì)僅使用正確率評(píng)價(jià)算法的聚類效果,而是給出多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果,因?yàn)閱蝹(gè)指標(biāo)往往有一些缺陷,多個(gè)指標(biāo)更有說(shuō)服力。就正確率而言,如果數(shù)據(jù)集中各個(gè)類的樣本數(shù)相差很懸殊,有可能得到正確率很高但是樣本數(shù)少的類別完全分錯(cuò)的結(jié)果。此時(shí)通過(guò)正確率評(píng)價(jià)聚類模型是不合理的。 code需要你自己寫,推薦你看WEKA是因?yàn)樗跀?shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域算是權(quán)威的,而且有不少經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn)。下面這個(gè)網(wǎng)站有一些關(guān)于指標(biāo)的例子和說(shuō)明(http://nlp.stanford.edu/IR-book/ ... f-clustering-1.html),更多更詳細(xì)的你可以去找相關(guān)文獻(xiàn)。用指標(biāo)的名字直接google就有資料了。參考文獻(xiàn)只要你隨便找一篇核心刊物關(guān)于聚類的文章,實(shí)驗(yàn)部分是一定有的。 |
木蟲(chóng) (著名寫手)
平凡的教師

木蟲(chóng) (著名寫手)
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