使用K-means進行聚類，用calinski_harabaz_score評價聚類效果
使用K-means進行聚類，用calinski_harabaz_score評價聚類效果 代碼如下： """
下面的方法是用kmeans方法進行聚類，用calinski_harabaz_score方法評價聚類效果的好壞
大概是類間距除以類內距，因此這個值越大越好
"""
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets.samples_ge
相關文章
- 1. 聚類效果評價標準：
- 2. 聚類：對聚類性能的評價
- 3. 使用scipy進行聚類
- 4. 聚類（一）——Kmeans
- 5. 聚類（KMeans）
- 6. Julia Kmeans聚類
- 7. kmeans聚類
- 8. R語言 Kmeans聚類、PAM聚類、層次聚類、EM聚類
- 9. matlab之kmeans聚類用法
- 10. 聚類結果的評價指標
- 更多相關文章...
- • SVG 模糊效果 - SVG 教程
- • SQL 通用數據類型 - SQL 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • Composer 安裝與使用
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 升級Gradle後報錯Gradle‘s dependency cache may be corrupt (this sometimes occurs
- 2. Smarter, Not Harder
- 3. mac-2019-react-native 本地環境搭建(xcode-11.1和android studio3.5.2中Genymotion2.12.1 和VirtualBox-5.2.34 )
- 4. 查看文件中關鍵字前後幾行的內容
- 5. XXE萌新進階全攻略
- 6. Installation failed due to: ‘Connection refused: connect‘安卓studio端口占用
- 7. zabbix5.0通過agent監控winserve12
- 8. IT行業UI前景、潛力如何？
- 9. Mac Swig 3.0.12 安裝
- 10. Windows上FreeRDP-WebConnect是一個開源HTML5代理，它提供對使用RDP的任何Windows服務器和工作站的Web訪問
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 聚類效果評價標準：
- 2. 聚類：對聚類性能的評價
- 3. 使用scipy進行聚類
- 4. 聚類（一）——Kmeans
- 5. 聚類（KMeans）
- 6. Julia Kmeans聚類
- 7. kmeans聚類
- 8. R語言 Kmeans聚類、PAM聚類、層次聚類、EM聚類
- 9. matlab之kmeans聚類用法
- 10. 聚類結果的評價指標