如何评价聚类结果的好坏

如题所述

基于不同算法，会有不同指标，通常较通用的应该一定都会有Entropy 熵 和 Accuracy, Accuracy 里可以包含了precision, recall, f-measure.
假设我们使用k-means算法，通常会加上SSE （Sum of squared errors）平方误差和，其他算法会有不同指标。
总体思想为一个cluster聚类内的数据点聚集在一起的密度越高，圈子越小，离centroid中心点越近，那么这个聚类的总体质量相对来说就会越好。

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