Inerti
Inerti, også kaldet Within-Cluster Sum of Squares (WCSS), er et mål for klyngesammenhæng, der kvantificerer, hvor tæt punkter er grupperet omkring deres klyngesentroid. Lavere værdier indikerer mere kompakte, sammenhængende klynger. Inerti er den primære objektive funktion for k-means-klyngedannelse og har været en fundamental metrik siden metodens introduktion.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Lloyd, S. P. (1982). Least squares quantization in PCM. IEEE Transactions on Information Theory, 28(2), 129-137. DOI: 10.1109/TIT.1982.1056489 ↗
- MacQueen, J. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability (Vol. 1, pp. 281-297). link ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Inertia: Sum of Squared Distances to Cluster Centroids. ScholarGate. https://scholargate.app/da/model-evaluation/inertia
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.
- Calinski-Harabasz-indeksetModelevaluering↔ compare
- Davies-Bouldin IndexModelevaluering↔ compare
- Dunn IndexModelevaluering↔ compare
- Elbow-metodenModelevaluering↔ compare
- SilhuetkoefficientModelevaluering↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →