V-measure
V-measure, যা Rosenberg এবং Hirschberg ২০০৭ সালে প্রবর্তন করেন, এটি একটি বাহ্যিক ক্লাস্টারিং মূল্যায়ন মেট্রিক যা সমজাতীয়তা (homogeneity) এবং সম্পূর্ণতা (completeness)-এর হারমোনিক গড় (harmonic mean)-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি। এটি পরিমাপ করে যে ক্লাস্টারগুলিতে কেবল একটি একক প্রকৃত শ্রেণির ডেটা পয়েন্ট রয়েছে কিনা (সমজাতীয়তা) এবং একটি প্রকৃত শ্রেণির সমস্ত ডেটা পয়েন্ট একই ক্লাস্টারে বরাদ্দ করা হয়েছে কিনা (সম্পূর্ণতা)। এর মান ০ থেকে ১ পর্যন্ত হতে পারে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- Rosenberg, A., & Hirschberg, J. (2007). V-measure: A conditional entropy-based external cluster evaluation measure. In Proceedings of the 2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (pp. 410-420). link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). V-measure (Homogeneity and Completeness Harmonic Mean). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/model-evaluation/v-measure
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- অ্যাডজাস্টেড র্যান্ড ইনডেক্সমডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- ডেভিস-বোল্ডিন সূচক (Davies-Bouldin Index)মডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- ফাউলকেস-ম্যালোস সূচকমডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- স্বাভাবিকীকৃত পারস্পরিক তথ্য (Normalized Mutual Information - NMI)মডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- সিলুয়েট স্কোরমডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →