Каковы некоторые функции анализа, которые могут быть использованы для алгоритмов K-Medoids?Анализ кластеров K-медоидов
Моя основная цель - сравнить результаты двух различных результатов кластеризации, чтобы лучше видеть, что лучше.
Может ли SSE (сумма квадратов ошибок) применяться к алгоритму K-Medoids?
В оригинальной публикации k-medoid обсуждаются меры ESS, а также несколько других мер, таких как среднее несходство, максимальная разница, диаметр, который может быть более уместным для использования.
SSE тесно связан с евклидовым расстоянием, поэтому она обычно не подходит (если, конечно, вы не используете евклидовой, но почему бы вам использовать K-medoids то вместо K-средства?)
Я собираюсь использовать k-medoids вместо k-mean, поскольку я собираюсь использовать пользовательские измерения расстояния, а не евклидова. Поэтому лучшим подходом, который я нашел, было использование k-медоидов и ввода матрицы расстояния. – user1143110
Рассмотрим иерархическую кластеризацию. Но в любом случае, прочитайте оригинал документа, чтобы понять мотивы и меры оценки, которые они использовали. Они могут или не могут быть подходящими для вашей проблемы. ** Не используйте SSE, если не используйте евклидову дистанцию! ** –
имеют вид здесь https://en.wikipedia.org/wiki/Silhouette_%28clustering%29 –