评估聚类算法?

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我们正在为数据科学项目研究文本聚类，我们找到了一些可以处理文本的算法乐鱼平台进入

-K-means

-K-medoids

这两个都是质心聚类，我们使用Davies Bouldin评价指标对它们进行评价

烧结的集群

自顶向下集群

这两种都是分层聚类，但我们不知道如何对它们进行评价，我们需要对这四种进行比较，所以我们需要找到统一的评价方法

Telcontar120

由于聚类通常是一个无监督的ML问题，因此很难找到可用于比较不同算法(例如您列出的那些算法)的指标。你到底想比较什么结果?您可以使用诸如“集群数量”或“每个集群的记录数量”之类的琐碎指标，但这并不一定能告诉您很多信息。如果你的数据集有一个性能变量(RapidMiner术语中的“标签”)，那么你可以尝试使用有用的“在标签上映射集群”操作符，然后查看其他更常见的监督ML问题的指标，但你需要确保与标签相比，你有正确的集群数量。