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关于特征选择评价指标
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特征选择(特别是无监督)的评价指标通常采用聚类精度(ACC)和归一化互信息(NMI),通常这两者的值越大,代表算法的性能更好。 然而并不是所有ACC最大时,其对应的NMI也取得最大值。请问,怎么看待这个问题和现象?如何评判? 另外,通常用ACC(或NMI)+-标准差来表示性能,但是ACC取得最优值时,其对应的标准差有可能比其它ACC小的方法所对应的标准差大,这种情况怎么解释?实际时应该以哪种作为评判准则呢(ACC或标准差,或其它)? 谢谢大家!~~ |
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晴川1232楼
2017-11-30 17:36
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不吐皮3楼
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润色论文4楼
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ericamy7楼
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诺叶纷飞8楼
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onesaid9楼
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mdfpddp15210楼
2017-11-30 19:58
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tzynew11楼
2017-11-30 20:02
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