ClusteringMetrics Classe
Definição
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
As métricas geradas após a avaliação das previsões de clustering.
public sealed class ClusteringMetricstype ClusteringMetrics = classPublic NotInheritable Class ClusteringMetrics- Herança
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ClusteringMetrics
Propriedades
| AverageDistance |
Pontuação média. Para o algoritmo K-Means, a 'pontuação' é a distância do centroide até o exemplo. A pontuação média é, portanto, uma medida de proximidade dos exemplos com centroides de cluster. Em outras palavras, é uma medida de "aperto de cluster". No entanto, observe que essa métrica só diminuirá se o número de clusters for aumentado e, no caso extremo (em que cada exemplo distinto for seu próprio cluster), ela será igual a zero. |
| DaviesBouldinIndex |
Davies-Bouldin Index é uma medida da quantidade de dispersão no cluster e da separação do cluster. |
| NormalizedMutualInformation |
As Informações Mútuas Normalizadas são uma medida da dependência mútua das variáveis. Essa métrica só será calculada se a coluna Rótulo for fornecida. |