Пакет: clustering.evaluation
Кластеризация объекта оценки
Создайте кластеризирующийся объект оценки использование evalclusters
.
|
Кластеризация алгоритма раньше кластеризировала входные данные, сохраненные как допустимое имя алгоритма кластеризации или указатель на функцию. Если решения по кластеризации обеспечиваются во входе, |
|
Имя критерия используется для кластеризации оценки, сохраненной как допустимое имя критерия. |
|
Значения критерия, соответствующие каждому предложенному количеству кластеров в |
|
Список количества предложенных кластеров, для которых можно вычислить значения критерия, сохраненные как вектор положительных целочисленных значений. |
|
Логический флаг для исключенных данных, хранимых как вектор-столбец логических значений. Если |
|
Количество наблюдений в матрице данных |
|
Оптимальное количество кластеров, сохраненных как положительное целочисленное значение. |
|
Оптимальное решение по кластеризации, соответствующее |
|
Данные используются для кластеризации, сохраненные как матрица численных значений. |
addK | Оцените дополнительные количества кластеров |
компактный | Компактный объект оценки кластеризации |
график | Постройте кластеризирующиеся значения критерия объекта оценки |
CalinskiHarabaszEvaluation
| DaviesBouldinEvaluation
| GapEvaluation
| SilhouetteEvaluation
| evalclusters