Klasterlash algoritmlari nima?

import ko'rsatkichlaridan _
true_labels = [ 2 , 2 , 3 , 1 , 1 , 1 ]
pred_labels = [ 1 , 1 , 2 , 3 , 3 , 3 ]
metrics.homogeneity_score(haqiqiy_yorliqlar, oldingi_yorliqlar)
Chiqish: 1.0

metrics.completeness_score(haqiqiy_yorliqlar, oldindan_yorliqlar)

Chiqish: 1.0

( 1 mukammal to'liq etiketkani anglatadi )

metrics.v_measure_score(haqiqiy_yorliqlar, oldingi_yorliqlar)
Chiqish: 1.0
------------------------------------------------- -----------------
true_labels = [ 2 , 2 , 3 , 6 , 1 , 1 ]
pred_labels = [ 1 , 1 , 2 , 3 , 2 , 1 ]
metrics.homogeneity_score(haqiqiy_yorliqlar, oldingi_yorliqlar)
Chiqish: 0,58688267143572
metrics.completeness_score(haqiqiy_yorliqlar, oldindan_yorliqlar)
Chiqish: 0,7715561736794712
metrics.v_measure_score(haqiqiy_yorliqlar, oldingi_yorliqlar)
Chiqish: 0.666666666666667
Tuzatilgan rand ball
Ikki klaster o'rtasidagi o'xshashlikni Rand Index (RI) yordamida barcha namunalar juftligini hisoblash va haqiqiy va bashorat qilingan klasterlarda turli yoki bir xil klasterlarda tayinlangan juftlarni hisoblash orqali hisoblash mumkin. Keyin RI balli quyidagi sxema bo'yicha ARI balliga "tasodifanga moslashtiriladi".

ARI nosimmetrik o'lchovdir:

Batafsil foydalanuvchi qo'llanmasi uchun havolaga qarang
O'zaro ma'lumot balli
Adjusted Mutual Information (AMI) ball - bu imkoniyatni hisobga olish uchun Mutual Information Score uchun tuzatish. Bu ko'proq ma'lumot almashilganligidan qat'i nazar, ko'p klasterli 2 klaster uchun O'zaro ma'lumot balli odatda yuqoriroq bo'lishini hisobga oladi. 
U va V ikkita klaster uchun AMI quyidagicha berilgan:

Foydalanuvchi qoʻllanmasi uchun havolaga qarang . GitHub repo - da ushbu maqola uchun ma'lumotlar va barcha noutbuklar mavjud.