ClusteringMetrics 클래스

정의

중요

일부 정보는 릴리스되기 전에 상당 부분 수정될 수 있는 시험판 제품과 관련이 있습니다. Microsoft는 여기에 제공된 정보에 대해 어떠한 명시적이거나 묵시적인 보증도 하지 않습니다.

클러스터링 예측을 평가한 후 생성된 메트릭입니다.

public sealed class ClusteringMetrics

type ClusteringMetrics = class

Public NotInheritable Class ClusteringMetrics

AverageDistance	평균 점수입니다. K-평균 알고리즘의 경우 'score'는 중심에서 예제까지의 거리입니다. 따라서 평균 점수는 클러스터 중심과 예제의 근접도 측정값입니다. 즉, '클러스터 압박감'의 척도입니다. 그러나 이 메트릭은 클러스터 수가 증가하는 경우에만 감소하며, 극단적인 경우(각 고유 예제가 자체 클러스터인 경우)는 0과 같습니다.
DaviesBouldinIndex	Davies-Bouldin 인덱스는 클러스터에 분산된 정도와 클러스터 분리를 측정합니다.
NormalizedMutualInformation	정규화된 상호 정보는 변수의 상호 종속성을 측정하는 척도입니다. 이 메트릭은 레이블 열이 제공된 경우에만 계산됩니다.