集群质量度量

Posted 2023-03-12

【中文标题】集群质量度量

【英文标题】：Cluster quality measures

【发布时间】：2012-05-09 02:04:09

【问题描述】：

Matlab 是否提供任何工具来评估聚类方法？ （集群紧凑性和集群分离......） 或者有什么工具箱吗？

【参考方案1】：

Matlab 提供Silhouette index 并且有一个工具箱CVAP: Cluster Validity Analysis Platform 用于Matlab。其中包括以下有效性指标：

戴维斯-博尔丁 卡林斯基-哈拉巴斯 邓恩指数 R 平方指数 Hubert-Levin（C 指数） Krzanowski-Lai 指数 Hartigan 索引 均方根标准差 (RMSSTD) 指数 半偏 R 平方 (SPR) 指数 两个簇 (CD) 索引之间的距离 加权内部指数 同质指数 分离指数

请注意，您可能需要为您的平台预编译 LIBRA binaries。

【参考方案2】：

不是在 Matlab 中，但 ELKI (Java) 提供了十几个用于评估的集群质量度量。

【参考方案3】：

您可以从统计工具箱尝试Silhouette plot。

示例见this documentation。

【讨论】：

谢谢。但我想使用验证函数作为粒子群聚类的适应度/目标函数。

【参考方案4】：

请注意，Matlab 中的剪影对于单例集群有一些奇怪的行为。它为单身人士分配 1 分，而对我来说，更合理的方法是为这些集群分配 0 分。在 Matlab 实现中，如果您将簇数作为对象数，Silhouette 会给您 1 分。