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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 人工智能 » 请问如何统计数据聚类的结果？
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胖果果

木虫 (著名写手)

平凡的教师

[求助] 请问如何统计数据聚类的结果？

请问如何统计数据聚类的结果，比如用K-Means对数据集Iris进行聚类，那么如何计算聚类的正确率呢？（Iris数据集中各个数据的标记已知）

谢谢。
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远看两怪兽，近看两禽兽，仔细一看是教授，后面跟着副教授。而我是一名平凡的教师，主要工作是教书育人以及科学研究。我热爱家庭、热爱生活、热爱工作。
1楼 2011-06-10 01:30:07
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胖果果

木虫 (著名写手)

平凡的教师
引用回帖:
Originally posted by 摘星者 at 2011-06-10 12:27:34:
评价聚类结果好坏的方法有很多，正确率只是其中的一种而已。简单的说，就是为聚类模型中的每一个簇寻找它在真实分类中对应的类别，而该簇中来自其它类的样本聚类错误。如果你想知道具体的算法，可以找WEKA的源代码 ...

除了WEKA，还有其他Code或论文来谈评价方法吗？尤其是正确率方面的
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3楼2011-06-10 15:00:26
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摘星者

铁杆木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

胖果果(金币+2): 谢谢谢 2011-06-10 14:50:56
评价聚类结果好坏的方法有很多，正确率只是其中的一种而已。简单的说，就是为聚类模型中的每一个簇寻找它在真实分类中对应的类别，而该簇中来自其它类的样本聚类错误。如果你想知道具体的算法，可以找WEKA的源代码，weka.clusterers.ClusterEvaluation 里有完整的算法，前提是你懂得用JAVA编程。

还有其他的评价指标，例如RI、NMI、ARI等等，随便找一篇有关聚类的论文都能看到其中一种或多种的评价指标。追着参考文献看吧。
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2楼2011-06-10 12:27:34
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摘星者

铁杆木虫 (正式写手)
★ ★
mze04532(金币+2): 热心应助~奖励~ 2011-06-10 21:40:00
如果有几个算法，想比较它们的聚类效果，可以用正确率。不过现在一般不会仅使用正确率评价算法的聚类效果，而是给出多个评价指标的评价结果，因为单个指标往往有一些缺陷，多个指标更有说服力。就正确率而言，如果数据集中各个类的样本数相差很悬殊，有可能得到正确率很高但是样本数少的类别完全分错的结果。此时通过正确率评价聚类模型是不合理的。

code需要你自己写，推荐你看WEKA是因为它在数据挖掘领域算是权威的，而且有不少经典算法的实现。下面这个网站有一些关于指标的例子和说明（http://nlp.stanford.edu/IR-book/ ... f-clustering-1.html），更多更详细的你可以去找相关文献。用指标的名字直接google就有资料了。参考文献只要你随便找一篇核心刊物关于聚类的文章，实验部分是一定有的。
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4楼2011-06-10 16:34:52
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胖果果

木虫 (著名写手)

平凡的教师
引用回帖:
Originally posted by 摘星者 at 2011-06-10 16:34:52:
如果有几个算法，想比较它们的聚类效果，可以用正确率。不过现在一般不会仅使用正确率评价算法的聚类效果，而是给出多个评价指标的评价结果，因为单个指标往往有一些缺陷，多个指标更有说服力。就正确率而言，如果 ...

好的，谢谢
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远看两怪兽，近看两禽兽，仔细一看是教授，后面跟着副教授。而我是一名平凡的教师，主要工作是教书育人以及科学研究。我热爱家庭、热爱生活、热爱工作。
5楼2011-06-10 19:05:44
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