V-measure

V-measure는 클러스터링 품질을 두 가지 직관적인 개념으로 분해합니다. 동질성은 '같은 클러스터의 데이터 포인트들이 같은 실제 클래스에 속하는가?'를 묻습니다. 완전성은 '같은 실제 클래스의 모든 데이터 포인트들이 같은 클러스터에 속하는가?'를 묻습니다. 완벽한 클러스터링은 두 지표 모두에서 1점을 받습니다. V-measure는 분류에서의 F1 점수와 유사하게 조화 평균을 통해 이 두 기준의 균형을 맞춥니다. 이러한 분해는 실행 가능한 진단 정보를 제공합니다. 낮은 V-measure는 동질성 부족, 완전성 부족 또는 둘 다를 나타낼 수 있습니다.