1 简介 之前接触过一段时间聚类算法，这里记录一下在聚类中常用的评价指标，并给出相应的代码。假设我们对10个对象进行聚类，这10个对象的原始标签为[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3]，那么预测标签[1, 2, 0, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 0]和[2, 3, 1, ...
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2021-08-07 12:13:00
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# 多指标聚类分析与Python实现
## 引言
随着数据科学的发展，多指标聚类分析成为了信息提取的重要工具。通过聚类，我们能够将具有相似特征的数据点分组，从而简化数据分析流程。无论是市场细分、社会网络分析，还是图像处理，聚类在很多领域中都得到了广泛应用。本文将通过Python示例，介绍多指标聚类的基本概念和实现方式。
## 多指标聚类的基本概念
多指标聚类是指在多个维度上对数据进行聚类的
# 使用Python计算聚类纯度指标
聚类是无监督学习中的一种重要技术，它的目标是将数据点分为若干组，使得同一组中的数据点相似度更高，而不同组之间的相似度较低。在评估聚类效果时，聚类纯度是一个常用的指标。本文将会带您一步一步学习如何使用Python来计算聚类纯度。
## 文章内容流程
我们将在以下步骤中实现聚类纯度的计算：
| 步骤 | 描述 |
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| 1
无监督聚类评价指标，RI、ARI、MI、NMI等最近在看无监督学习聚类的评价指标，主要看了RI、ARI、MI、NMI，在此写下我自己对于这些指标的理解。**RI（Rand Index）**是比较两个聚类结果的参数，也可以比较一个聚类算法的结果和真实分类情况。他是将所有情况进行枚举，来 看看有所有pair在聚类算法1和聚类算法2中的情况一致。 Examples:比如有5个数据点，x是聚类1返回的结果
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2023-08-13 20:51:28
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聚类算法性能评估聚类性能评估（Clustering Evaluation and Assessment）——沙沙的兔子聚类模型评估——howhigh参照我的另一篇博文：第11章 K-means（文档聚类分析）分类问题，我们可以直接计算被错误分类的样本数量，这样可以直接算出分类算法的准确率。聚类问题，由于没有标记，所以不能使用绝对数量的方法进行性能评估。更典型地，针对k-均值算法，我们可以选择k的数
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2024-05-21 10:48:01
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作者：Tirthajyoti Sarkar编译：ronghuaiyang导读我们展示了用来可视化和决定最佳聚类数量的评估方法，要比最常用的elbow方法要好的多。介绍聚类是利用数据科学的商业或科研企业机器学习pipeline的重要组成部分。顾名思义，它有助于在一个数据blob中确定紧密相关(通过某种距离度量)的数据点的集合，否则就很难理解这些数据点。然而，大多数情况下，聚类过程属于无监督机器学习。
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2024-07-24 20:20:05
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好的聚类算法一般要求类簇具有高的类内（intra-cluster）相似度和低的（inter-cluster）相似度。聚类算法有外部（External）评价指标和内部（Internal）评价指标两种，外部评价指标需要借助数据真实情况进行对比分析，内部评价指标不需要其他数据就可以进行指标的评估。设有个维数据，真实数据共有簇，聚类算法将数据划分为簇 。Purity按照以下思路计算，对聚类算法得到的每一个
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2024-03-27 11:53:24
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文章目录聚类算法性能度量一、兰德指数优点缺点数学公式二、基于互信息的度量优点缺点数学公式三、同质性，完整性和 V-measure优点缺点数学公式四、Fowlkes-Mallows 得分优点缺点五、 Silhouette 系数（轮廓系数）优点缺点六、Calinski-Harabaz 指数优点缺点数学公式七、Davies-Bouldin 指数优点缺点数学公式八、Contingency Matrix（可
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2024-03-16 00:39:15
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外部评价法 外部评价方法意味着评判聚类算法的结果是基于一种预先指定的结构。这种结构反映了人们对数据集聚类结构的直观认识。每个数据项的分类标记已知。下面介绍两种常用的两种 F-measur...
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2021-02-23 17:14:00
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均一性：一个簇只包含了一个类别的样本，则满足均一性完整性：同类别的样本被归类到相同的簇中，则满足完整性若使得聚类的簇一直减小，直到剩下一个簇，那么这个聚类的完整性是最好的，但是，均一性是最差的。同理，若n个样本被分为了n个簇，那么这个聚类的均一性一定是最好的，但是完整性确是最差的.这两个是相互影响的.若想均衡一下两个，那么就需要均一性和完整性的加权平均. ARI：adjusted_ran
简介首先必须明确，分类和聚类是两个不同的东西。分类的目的是确认数据属于哪个类别。分类必须有明确的边界，或者说分类是有标准答案的。通过对已知分类数据进行训练和学习，找出已知分类特征，再对未知分类的数据进行分类。因此分类通常是有监督学习。聚类的目的是找出数据间的相似之处。聚类对边界的要求不是很高，是开放性命题。聚类只使用无标签数据，通过聚类分析将数据聚合成几个，因此采用无监督学习算法。 现
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2023-08-10 10:03:27
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1、聚类算法思想聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小，属于无监督学习。聚类算法的重点是计算样本项之间的相似度，有时候也称为样本间的距离。2、距离公式（相似度）闵可夫斯基距离(Minkowski) dist(X,Y)=(∑i=1n|xi−yi|p)1pdist(X,Y)=(∑i=1n|xi−yi|
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2024-04-29 09:49:36
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目录 KNN简述 KNN算法蛮力实现 KNN算法之KD树 KNN算法之球树 KNN算法小结 一、KNN简述 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。KNN是一种分类(classif
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2024-03-20 17:42:58
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聚类分析的评价指标也称为：性能度量指标聚类算法聚类后，如何评价聚类结果，如何确定各聚类算法结果的优劣，如何确定聚类算法的参数值，可以通过聚类性能度量指标从一个侧面说明聚类算法和算法参数的选择。聚类性能度量指标分为外部指标和内容指标。外部指标：外部指标，也就是有参考标准的指标，通常也可以称为有监督情况下的一种度量聚类算法和各参数的指标。具体就是聚类算法的聚类结果和已知的（有标签的、人工标准或基于一种
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2023-12-27 21:45:13
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算法笔记：Kmeans聚类算法简介1. Kmeans算法简介2. Kmeans算法细节3. Kmeans算法收敛性证明4. Kmeans算法的变体1. cosine距离变体2. 点积距离版本5. Kmeans算法实现1. 基于sklearn的kmeans算法2. python自实现6. 参考链接1. Kmeans算法简介Kmeans算是非常经典的一个聚类算法了，早已经被写到教科书里面了，不过很不幸
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2024-07-08 11:47:10
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1、聚类任务聚类是一种经典的无监督学习方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。聚类则是试图将数据集的样本划分为若干个互不相交的类簇，从而每个簇对应一个潜在的类别。2、性能度量性能度量为评价聚类结果的好坏提供了一系列有效性指标。
一般聚类有两类性能度量指标：外部指标和内部指标。2.1外部指标即将聚类结果与某个参考模型
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2023-11-10 22:37:27
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1.K-Means 算法： KMeans(n_clusters, init, n_init, max_iter, tol,
precompute_distances, verbose, random_state, copy_x, n_jobs, algorithm)KMeans类的主要参数有： 1) n_clusters: 即我们的k值，一般需要多试一些值以获得较好的聚
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2024-07-22 18:42:57
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算法的好坏，都要有相应的指标来衡量。尤其聚类的特殊性，也有一些特殊的算法。衡量指标这里介绍7种能够用于不同场景下聚类算法的衡量指标：混淆矩阵均一性整性V-measure调整兰德系数(ARI)调整互信息(AMI)轮廓系数(Silhouette)前三个就是混淆矩阵那些。前五个衡量时引入了y，用的比较少，做个了解就可。为什么呢？都有y值了，我完全可以直接用分类，干吗用聚类。轮廓系数用的比较多。1）混淆矩
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2024-04-24 06:49:41
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有监督分类学习算法的评价指标。例如：正确率、召回率、精准率、ROC曲线、AUC曲线。但是几乎没有任何教材上有明确的关于无监督聚类算法的评价指标！ 那么学术界到底有没有成熟公认的关于无监督聚类算法的评价指标呢？本文就是为了解决大家的这个疑惑而写的，并且事先明确的告诉大家，关于无监督聚类算法结果好坏的评价指标不仅有，而且还挺多的。
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2023-12-29 17:33:31
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1. 典型聚类算法1.1 基于划分的方法代表：kmeans算法·指定k个聚类中心·（计算数据点与初始聚类中心的距离）·（对于数据点，找到最近的{i}ci(聚类中心)，将分配到{i}ci中）·(更新聚类中心点，是...
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2019-08-10 22:00:00
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