exponenta event banner

ClusterCriterion

Пакет: clustering.evaluation

Объект оценки кластеризации

Описание

Создание объекта оценки кластеризации с помощью evalclusters.

Свойства

ClusteringFunction

Алгоритм кластеризации, используемый для кластеризации входных данных, хранящихся как допустимое имя алгоритма кластеризации или дескриптор функции. Если решения кластеризации представлены на входе, ClusteringFunction пуст.

CriterionName

Имя критерия, используемого для оценки кластеризации, сохраненное как допустимое имя критерия.

CriterionValues

Значения критериев, соответствующие каждому предложенному количеству кластеров в InspectedK, хранится в виде вектора числовых значений.

InspectedK

Список количества предлагаемых кластеров, для которых вычисляются значения критериев, хранящихся в виде вектора положительных целых значений.

Missing

Логический флаг для исключенных данных, хранящийся в виде вектора столбца логических значений. Если Missing равняется true, то соответствующее значение в матрице данных x не используется в решении кластеризации.

NumObservations

Количество наблюдений в матрице данных X, минус количество отсутствующих (NaN) значения в X, хранится как положительное целое значение.

OptimalK

Оптимальное количество кластеров, хранящихся как положительное целое значение.

OptimalY

Оптимальное решение для кластеризации, соответствующее OptimalK, хранится в виде вектора столбца с положительными целочисленными значениями. Если решения кластеризации представлены на входе, OptimalY пуст.

X

Данные, используемые для кластеризации, хранятся в виде матрицы числовых значений.

Методы

addKОценка дополнительного количества кластеров
компактныйКомпактный объект оценки кластеризации
график Печать значений критериев объекта оценки кластеризации