如何理解聚类中的轮廓系数？

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阿抽哥哥

2018-10-20 阅读量: 1776

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 - a_i，也称簇内不相似度，当 a_i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 - b_i，也称簇间不相似度，当 b_i 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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