查找聚集方法的准确性？答案

【问题标题】：Find Accuracy of an agglomeration method?查找聚集方法的准确性？
【发布时间】：2020-02-07 23:32:43
【问题描述】：

我使用最大聚集法绘制了一个树状图。

hc <- hclust(distance_matrix, method = "complete")
plot(hc, hang = 0, labels=ilpd_df$Class)

Q1) 我怎样才能找到这种聚集方法的准确性？

Q2) 如何评价测试数据对凝聚法的敏感性？

谢谢你=)

【问题讨论】：

我不认为“准确性”或“敏感性”在这种情况下是有意义的词。但是，如果您想衡量层次聚类的适当性，那么最简单的方法可能是cophenetic 函数。见help(cophenetic)
这似乎不是适合 Stack Overflow 的特定编程问题。如果您对适当使用各种统计方法有一般性问题，那么您应该通过Cross Validated 询问此类问题。你更有可能在那里得到更好的答案。
@MrFlick 请鼓励问题迁移，而不是重复。如果您有足够的声誉，您还可以标记为离题，属于，CV。

【解决方案1】：

聚类分析是探索性的，而不是预测性的。

准确度在预测时很有意义，但在探索数据时就不那么重要了。您不能只将此聚类方法应用于新数据点！

如果您确实有标记数据，最接近准确度的可能是兰德指数。这是预测一对点是否具有相同标签的准确性。

【讨论】：