【问题标题】:what follows after clustering聚类后​​会发生什么
【发布时间】:2019-10-16 12:55:50
【问题描述】:

我正在尝试根据图像与 SIFT 和 Affinity Propagation 的相似性对图像进行聚类,我进行了聚类,但我只是不想可视化结果。如何使用获得的标签中的随机图像进行测试?或者也许还有更多?

除了数据可视化,我只是不知道聚类之后会发生什么。如何验证“集群”

【问题讨论】:

  • 这是一种探索性技术。接下来,您可以使用它来探索您的数据,并发现新的见解。

标签: python deep-learning cluster-analysis k-means sklearn-pandas


【解决方案1】:

如果您有真实的集群标签,您可以测量 Jacquad-Index 或该行中的其他内容以获得错误分数。然后,您可以调整距离度量或参数等以最小化错误分数。

您还可以进行一些聚类,以便将数据分组为分治算法/应用程序中的分步。

【讨论】:

  • 当地面实况标签可用时,可以改用调整后的兰德指数。
  • 是的,兰德指数是评分聚类的好指标之一。
【解决方案2】:

由于聚类是无监督的,因此没有客观的方法来评估它。通常,您只需观察并查看某个集群是否有一些特征。

【讨论】:

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