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文件名称：聚类算法基本步骤和评估机器学习84课件讲解.pptx
文件大小：14.68 MB
总页数：8 页
更新时间：2026-01-14
总字数：约小于1千字
文档摘要
机器学习徐国清聚类算法基本步骤和评估河南工业职业技术学院
聚类算法基本步骤数据准备:收集数据，并进行必要的预处理特征选择和缩放选择聚类算法确定聚类数目运行聚类算法结果解释和评估。
外部性能度量适用于有真实类别标签的情况，可以直接对聚类结果与真实标签进行比较，评估聚类的准确性和一致性。常用的外部性能度量方法包括purity、randindex、Jaccardcoeffcient、Fowlkes-Mallowsindex等。
外部性能度量purityrandindex杰卡德系数福尔克斯–马洛斯指数
内部性能度量内部性能度量适用于无真实类别标签的情况，只考虑聚类结果本身的质量。这些度量方法通过