ClusteringMetrics クラス

定義

重要

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クラスタリング予測を評価した後に生成されるメトリック。

public sealed class ClusteringMetrics

type ClusteringMetrics = class

Public NotInheritable Class ClusteringMetrics

AverageDistance	平均スコア。 K-Means アルゴリズムの場合、"score" は重心から例までの距離です。したがって、平均スコアは、クラスター重心に対する例の近接度の測定値です。言い換えると、それは「クラスターの締め付け」の尺度です。ただし、このメトリックは、クラスターの数が増えた場合にのみ減少し、極端な場合 (各個別の例が独自のクラスターである場合) は 0 に等しくなります。
DaviesBouldinIndex	Davies-Bouldinインデックスは、クラスター内の散布図とクラスターの分離の量を測定します。
NormalizedMutualInformation	正規化された相互情報は、変数の相互依存性の尺度です。このメトリックは、[ラベル] 列が指定されている場合にのみ計算されます。