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分群算法 — K-means 分群評估 : 使用輪廓分析 - 機器學習百日 - Cupoy

今天的內容會帶大家了解 1. 大致了解輪廓分析的設計想法與用途 2. 如何使用輪廓分析觀察 K-mean 效果 輪廓分數是一種 同群資料點越近 / 不同群資料點越遠 時會越大的分數 除...

今天的內容會帶大家了解 1. 大致了解輪廓分析的設計想法與用途 2. 如何使用輪廓分析觀察 K-mean 效果 輪廓分數是一種 同群資料點越近 / 不同群資料點越遠 時會越大的分數 除了可以評估資料點分群是否得當,也可以用來評估分群效果 要以輪廓分析觀察 K - means,除了可以將每個資料點分組觀察以評估資料點分群是否得當 也可用平均值觀察評估不同 K 值的分群效果 有了大概的理解之後,我們開始今天的學習吧!!!