ClusterCriterion

Пакет: clustering.evaluation

Кластеризация объекта оценки

Описание

Создайте кластеризирующийся объект оценки использование evalclusters.

Свойства

ClusteringFunction

Кластеризация алгоритма раньше кластеризировала входные данные, сохраненные как допустимое имя алгоритма кластеризации или указатель на функцию. Если решения по кластеризации обеспечиваются во входе, ClusteringFunction пуст.

CriterionName

Имя критерия используется для кластеризации оценки, сохраненной как допустимое имя критерия.

CriterionValues

Значения критерия, соответствующие каждому предложенному количеству кластеров в InspectedK, сохраненном как вектор численных значений.

InspectedK

Список количества предложенных кластеров, для которых можно вычислить значения критерия, сохраненные как вектор положительных целочисленных значений.

Missing

Логический флаг для исключенных данных, хранимых как вектор-столбец логических значений. Если Missing равняется true, то соответствующее значение в матрице данных x не используется в решении по кластеризации.

NumObservations

Количество наблюдений в матрице данных X, минус количество пропавших без вести (NaN) значения в X, сохраненном как положительное целочисленное значение.

OptimalK

Оптимальное количество кластеров, сохраненных как положительное целочисленное значение.

OptimalY

Оптимальное решение по кластеризации, соответствующее OptimalK, сохраненному как вектор-столбец положительных целочисленных значений. Если решения по кластеризации обеспечиваются во входе, OptimalY пуст.

X

Данные используются для кластеризации, сохраненные как матрица численных значений.

Методы

addKОцените дополнительные количества кластеров
компактныйКомпактный объект оценки кластеризации
график Постройте кластеризирующиеся значения критерия объекта оценки
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте