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qdairman

新虫 (初入文坛)

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[交流] k-means算法的相关问题已有5人参与

对于k-means这种无监督学习算法来说，在聚类后只是知道有几个聚类中心，如何评价好坏（有聚类错的情况），有没有性能指标？类似于监督学习的精度，求大神知道，谢谢了

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1楼2014-04-06 23:24:26

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摘星者

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引用回帖:

7楼: Originally posted by qdairman at 2014-04-08 10:26:06
谢谢你的回复
1.对于k，有个叫elbow method的方法可以比较好的解决
2.主要是之前看别人说的，事先是知道了具体类别（监督学习），但用的时候当它是没有类别（无监督），用聚类，最后在与之前有标签的进行对比，计 ...

没有什么纯不纯的。

什么叫相似？什么叫不相似？太主观了。内部指标有很多啊，db、cs、dunn等等，太多了，层出不穷。它们不使用标签，但是都包含了提出者自己对于相似的主观印象，是有偏向的。用这些指标证明a算法比b算法好，就必须证明a算法在聚类过程中没有迎合所选指标，无论有意无意。否则如何让人信服？

相比之下，外部指标通过将聚类结果和真实标签比较的方法评价聚类效果是比较客观的。虽然外部指标也有各种问题，也带有一定的主观性，但至少不在样本的真实标签上存在主观的判断。而作为评价标准，客观很重要。