Вы решаете задачу кластеризации. Какие метрики могут быть использованы и как выбрать между ними?
Можно назвать две разных метрики для алгоритмов кластеризации — Силуэт (англ. Silhouette) и Индекс Данна (англ. Dunn Index).
▫️Силуэт показывает, насколько объект похож на объекты своего кластера по сравнению с другими кластерами. Значение метрики лежит в диапазоне от -1 до +1. Чем ближе Силуэт к единице, тем более кластеры кучные и хорошо отделены друг от друга.
▫️Индекс Данна равен минимальному расстоянию между кластерами, делённому на максимальный размер кластера. Большие расстояния между кластерами и меньшие размеры кластеров приводят к более высокому значению индекса.
Индекс Данна хорошо подходит, когда важно, чтобы кластеры были как можно более отделены друг от друга и компактны. Силуэт можно использовать, когда важна чёткость и согласованность границ кластеров.
#junior
#middle
Можно назвать две разных метрики для алгоритмов кластеризации — Силуэт (англ. Silhouette) и Индекс Данна (англ. Dunn Index).
▫️Силуэт показывает, насколько объект похож на объекты своего кластера по сравнению с другими кластерами. Значение метрики лежит в диапазоне от -1 до +1. Чем ближе Силуэт к единице, тем более кластеры кучные и хорошо отделены друг от друга.
▫️Индекс Данна равен минимальному расстоянию между кластерами, делённому на максимальный размер кластера. Большие расстояния между кластерами и меньшие размеры кластеров приводят к более высокому значению индекса.
Индекс Данна хорошо подходит, когда важно, чтобы кластеры были как можно более отделены друг от друга и компактны. Силуэт можно использовать, когда важна чёткость и согласованность границ кластеров.
#junior
#middle