MCDMExternal Clustering Validation

Indexul Rand Ajustat

Indexul Rand Ajustat (ARI), dezvoltat de Hubert și Arabie în 1985, este o metrică externă de evaluare a clusterizării care măsoară acordul dintre o clusterizare prezisă și o etichetare de referință (ground truth). Acesta variază de la -1 la 1, unde 1 indică acord perfect, 0 indică o clusterizare aleatorie, iar valorile negative indică o performanță mai slabă decât șansa aleatorie.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Surse

  1. Hubert, L., & Arabie, P. (1985). Comparing partitions. Journal of Classification, 2(1), 193-218. DOI: 10.1007/BF01908075
  2. Rand, W. M. (1971). Objective criteria for the evaluation of clustering methods. Journal of the American Statistical Association, 66(336), 846-850. DOI: 10.1080/01621459.1971.10482356

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Adjusted Rand Index for External Cluster Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/model-evaluation/adjusted-rand-index

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.

Compare side by side

Citat de

ScholarGateAdjusted Rand Index (Adjusted Rand Index for External Cluster Evaluation). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/model-evaluation/adjusted-rand-index · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026