聚类效果评测-Fmeasure和Accuracy及其Matlab实现

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聚类效果评测-Fmeasure和Accuracy及其Matlab实现

聚类结果的好坏,有很多种指标,其中F-Measue即F值是常用的一种,其中包括precision(查准率或者准确率)和recall(查全率或者召回率). F-Measue是信息检索中常用的评价标准. F-Measue的公式如下: \[{{F}_{\beta }}=\frac{\left( {{\beta }^{2}}+1 \right)P\cdot R}{{{\beta }^{2}}\cdot P+R}\] 其中${\beta}$是参数,P是precision,R是reacll.通常${\bet…

数学建模及机器学习算法（一）：聚类-kmeans（Python及MATLAB实现，包括k值选取与聚类效果评估）

一.聚类的概念聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝…

使用K-means进行聚类，用calinski_harabaz_score评价聚类效果

代码如下: """ 下面的方法是用kmeans方法进行聚类,用calinski_harabaz_score方法评价聚类效果的好坏大概是类间距除以类内距,因此这个值越大越好 """ import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans from skle…

【转】GMM与K-means聚类效果实战

原地址: GMM与K-means聚类效果实战备注分析软件:python 数据已经分享在百度云:客户年消费数据密码:lehv 该份数据中包含客户id和客户6种商品的年消费额,共有440个样本正文一.数据探索和预处理 1.读取数据 import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_excel(r'C:\Users\user\Desktop\客户年消费数据.xlsx') 2.缺失检查 print('各字段缺失情况:\n', data.…

【原】KMeans与深度学习模型结合提高聚类效果

这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: id goods_name goods_amount 男士手袋 1882.0 淑女装 2491.0 女士手袋 345.0 基础内衣 328.0 商务正装 4985.0 时尚 969.0 女饰品 86.0 专业运动 399.0 童装(中大童) 2033.0 男士配件 38.0 我们看到同一个id下面有不同的消费记录,这个数据不能直接拿来用,写了python程序来进行处理:test.py #!/usr/bin/pytho…

【原】KMeans与深度学习自编码AutoEncoder结合提高聚类效果

这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: id goods_name goods_amount 男士手袋 1882.0 淑女装 2491.0 女士手袋 345.0 基础内衣 328.0 商务正装 4985.0 时尚 969.0 女饰品 86.0 专业运动 399.0 童装(中大童) 2033.0 男士配件 38.0 我们看到同一个id下面有不同的消费记录,这个数据不能直接拿来用,写了python程序来进行处理:test.py #!/usr/bin/pytho…