Пакет: clustering.evaluation
Суперклассы: clustering.evaluation.ClusterCriterion
Критерий контура, кластеризирующий объект оценки
SilhouetteEvaluation
является объектом, состоящим из выборочных данных, кластеризируя данные, и значения критерия контура раньше оценивали оптимальное количество кластеров данных. Создайте критерий контура, кластеризирующий объект оценки использование evalclusters
.
создает критерий контура, кластеризирующий объект оценки.eva
= evalclusters(x
,clust
,'Silhouette')
создает критерий контура, кластеризирующий объект оценки, использующий дополнительные опции, заданные одним или несколькими аргументами пары "имя-значение".eva
= evalclusters(x
,clust
,'Silhouette',Name,Value
)
|
Кластеризация алгоритма раньше кластеризировала входные данные, сохраненные как допустимое имя алгоритма кластеризации или указатель на функцию. Если решения по кластеризации обеспечиваются во входе, |
|
Априорные вероятности для каждого кластера, сохраненного как допустимое имя априорной вероятности. |
|
Значения контура, соответствующие каждому предложенному количеству кластеров в |
|
Имя критерия используется для кластеризации оценки, сохраненной как допустимое имя критерия. |
|
Значения критерия, соответствующие каждому предложенному количеству кластеров в |
|
Метрика расстояния используется для кластеризации данных, хранимых как допустимое метрическое имя расстояния. |
|
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 |
[1] Кауфман Л. и П. Дж. Роюзеув. Нахождение групп в данных: введение в кластерный анализ. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1990.
[2] Rouseeuw, P. J. “Контуры: графическая помощь интерпретации и валидации кластерного анализа”. Журнал Вычислительной и Прикладной математики. Издание 20, № 1, 1987, стр 53–65.
CalinskiHarabaszEvaluation
| DaviesBouldinEvaluation
| GapEvaluation
| evalclusters
| silhouette