Запис доказів методу

V-measure

V-measure, introduced by Rosenberg and Hirschberg in 2007, is an external clustering evaluation metric based on the harmonic mean of homogeneity and completeness. It measures whether clusters contain only points from a single true class (homogeneity) and whether all points from a true class are assigned to the same cluster (completeness). Values range from 0 to 1.

Sources recorded, not reviewed

Запис джерела

Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.

V-measure (Homogeneity and Completeness Harmonic Mean)

Запис таксономічного методу · mcdm / model-evaluation

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). · URL

Відкрити повний метод

Відібрані твердження

Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.

Відібраних тверджень ще немає

Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.

Пов'язані методи

Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.

Taxonomic bucketAdjusted Rand Indexmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyDavies-Bouldin Indexmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketFowlkes-Mallows Indexmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketNormalized Mutual Informationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySilhouette Scoremachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.