V-мера
V-мера, предложенная Розенбергом и Хиршбергом в 2007 году, является внешней метрикой оценки кластеризации, основанной на гармоническом среднем однородности (homogeneity) и полноты (completeness). Она измеряет, содержат ли кластеры только точки из одного истинного класса (однородность) и отнесены ли все точки из истинного класса к одному и тому же кластеру (полнота). Значения варьируются от 0 до 1.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). V-measure (Homogeneity and Completeness Harmonic Mean). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Скорректированный индекс РэндаОценка моделей↔ compare
- Индекс Дэвиса-БолдинаОценка моделей↔ compare
- Индекс Фоулкса-МэллоузаОценка моделей↔ compare
- Нормализованная взаимная информацияОценка моделей↔ compare
- Коэффициент силуэтаОценка моделей↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →