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胖果果木蟲 (著名寫手)
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[求助]
請問如何統(tǒng)計數(shù)據(jù)聚類的結(jié)果？
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請問如何統(tǒng)計數(shù)據(jù)聚類的結(jié)果，比如用K-Means對數(shù)據(jù)集Iris進(jìn)行聚類，那么如何計算聚類的正確率呢？（Iris數(shù)據(jù)集中各個數(shù)據(jù)的標(biāo)記已知） 謝謝。 |
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mze04532(金幣+2): 熱心應(yīng)助~獎勵~ 2011-06-10 21:40:00
mze04532(金幣+2): 熱心應(yīng)助~獎勵~ 2011-06-10 21:40:00
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如果有幾個算法，想比較它們的聚類效果，可以用正確率。不過現(xiàn)在一般不會僅使用正確率評價算法的聚類效果，而是給出多個評價指標(biāo)的評價結(jié)果，因為單個指標(biāo)往往有一些缺陷，多個指標(biāo)更有說服力。就正確率而言，如果數(shù)據(jù)集中各個類的樣本數(shù)相差很懸殊，有可能得到正確率很高但是樣本數(shù)少的類別完全分錯的結(jié)果。此時通過正確率評價聚類模型是不合理的。 code需要你自己寫，推薦你看WEKA是因為它在數(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)。下面這個網(wǎng)站有一些關(guān)于指標(biāo)的例子和說明（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)驗部分是一定有的。 |
4樓2011-06-10 16:34:52
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【答案】應(yīng)助回帖
胖果果(金幣+2): 謝謝謝 2011-06-10 14:50:56
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評價聚類結(jié)果好壞的方法有很多，正確率只是其中的一種而已。簡單的說，就是為聚類模型中的每一個簇尋找它在真實(shí)分類中對應(yīng)的類別，而該簇中來自其它類的樣本聚類錯誤。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。 還有其他的評價指標(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價指標(biāo)。追著參考文獻(xiàn)看吧。 |
2樓2011-06-10 12:27:34
胖果果
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3樓2011-06-10 15:00:26
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5樓2011-06-10 19:05:44
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