Inersia
Inersia, juga dikenali sebagai Within-Cluster Sum of Squares (WCSS), ialah ukuran kohesi kelompok yang mengukur betapa rapatnya titik-titik dikumpulkan di sekitar pusat kelompok mereka. Nilai yang lebih rendah menunjukkan kelompok yang lebih padat dan kohesif. Inersia ialah fungsi objektif utama untuk pengelompokan k-means dan telah menjadi metrik asas sejak kaedah ini diperkenalkan.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Inertia: Sum of Squared Distances to Cluster Centroids. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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.
- Indeks Calinski-HarabaszPenilaian Model↔ compare
- Indeks Davies-BouldinPenilaian Model↔ compare
- Indeks DunnPenilaian Model↔ compare
- Kaedah SikuPenilaian Model↔ compare
- Skor SiluetPenilaian Model↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →