2018-10-20
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如何理解聚类中的轮廓系数？
轮廓系数，是聚类效果好坏的一种评价方式，它结合内聚度和分离度两种因素：
内聚度：某样本 i 到同簇内所有点的平均距离 - ai，也称簇内不相似度，当 ai 越小说明样本 i 越应该被聚类到该簇。
分离度：某样本 i 到其他某簇内所有点平均距离 - bi，也称簇间不相似度，当 bi 越大说明样本 i 越不属于其他簇。
s(i) 接近1，则说明样本i聚类合理；
s(i) 接近-1，则说明样本i更应该分类到另外的簇；
s(i) 近似为0，则说明样本i在两个簇的边界上。
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