聚类评价指标ac 聚类评价指标AC 聚类是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象分成若干个类别，使得同一类别内的对象相似度高，不同类别之间的相似度低。聚类评价指标AC是一种常用的聚类评价指标，它可以用来评估聚类结果的质量。 AC指标是聚类结果的平均互信息，它的计算方法如下： AC = (1/n) * Σi=1~n Σj=1~n [p(i,j) * log(p(i,j)/(p(i)*p(j)))] 其中，n是数据集中对象的数量，p(i,j)是对象i和对象j被分到同一类别的概率，p(i)和p(j)分别是对象i和对象j被分到任意一类别的概率。 AC指标的取值范围是[0,1]，值越大表示聚类结果的质量越好。当AC=1时，表示聚类结果完美，每个类别内的对象都是相同的；当AC=0时，表示聚类结果非常差，每个类别内的对象都是随机分布的。 AC指标的优点是可以评估聚类结果的整体质量，不受类别数量的影响。但是，AC指标也有一些缺点。首先，它对类别的大小敏感，即大类别的影响更大。其次，它对噪声敏感，即噪声对象的存在会降低AC指标的值。 在实际应用中，AC指标通常与其他聚类评价指标一起使用，以综合评估聚类结果的质量。例如，可以使用轮廓系数、DB指数等指标来评估聚类结果的局部质量，再使用AC指标来评估聚类结果的整体质量。 AC指标是一种常用的聚类评价指标，它可以用来评估聚类结果的整体质量。在实际应用中，需要结合其他聚类评价指标一起使用，以综合评估聚类结果的质量。 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/299c8a6d753231126edb6f1aff00bed5b9f373e6.html