V-measure
La V-measure, introduïda per Rosenberg i Hirschberg el 2007, és una mètrica externa d'avaluació de *clustering* basada en la mitjana harmònica de la homogeneïtat i la completesa. Mesura si els clústers contenen només punts d'una única classe veritable (homogeneïtat) i si tots els punts d'una classe veritable s'assignen al mateix clúster (completesa). Els valors oscil·len entre 0 i 1.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). V-measure (Homogeneity and Completeness Harmonic Mean). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/model-evaluation/v-measure
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Índex Rand AjustatAvaluació de models↔ compare
- Índex Davies-BouldinAvaluació de models↔ compare
- Índex de Fowlkes-MallowsAvaluació de models↔ compare
- Informació Mútua NormalitzadaAvaluació de models↔ compare
- Puntuació SiluetaAvaluació de models↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →