Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Как оценить качество кластеризации у метода k-средних (k-means)?

Оценивать качество в задаче кластеризации довольно трудно, так как у нас нет эталонных значений. Тем не менее, есть некоторые математические соображения, позволяющие оценить работу алгоритма.

🔹 Можно посмотреть на то, насколько хорошо разделены кластеры. Для этого используется индекс Данна (Dunn Index), который учитывает как расстояние между кластерами, так и расстояния внутри кластеров.
🔹 Можно оценить, насколько объект похож на свой кластер по сравнению с другими кластерами. На это укажет значение силуэта (Silhouette). Высокое значение означает, что объект хорошо подходит к своему кластеру и плохо подходит к соседним кластерам.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/it/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/239

1.4K viewsFeb 22, 2024 at 11:07

Как оценить качество кластеризации у метода k-средних (k-means)?

Оценивать качество в задаче кластеризации довольно трудно, так как у нас нет эталонных значений. Тем не менее, есть некоторые математические соображения, позволяющие оценить работу алгоритма.

🔹 Можно посмотреть на то, насколько хорошо разделены кластеры. Для этого используется индекс Данна (Dunn Index), который учитывает как расстояние между кластерами, так и расстояния внутри кластеров.
🔹 Можно оценить, насколько объект похож на свой кластер по сравнению с другими кластерами. На это укажет значение силуэта (Silhouette). Высокое значение означает, что объект хорошо подходит к своему кластеру и плохо подходит к соседним кластерам.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований