机器学习Educoder平台实训–聚类性能评估指标 平台上的其他实训题目都有答案，只有这个没有，我把题目贴出来方便对比，顺便分享答案，只是第2个题目测评的时候第三个结果没通过，不知道是为什么，欢迎大佬来指正。 第1关：外部指标 本关任务:填写python代码，完成calc_JC函数、calc_FM函数和calc_Rand函数分别实现计算JC系数、FM指数和Rand指数。 测试输入： {‘y_true’:[0, 0, 0, 1, 1, 1], ‘y_pred’:[0, 0, 1, 1, 2, 2]}

几十种聚类评估方法，包含类内评估和类间评估。说到聚类性能比较好，就是说同一簇的样本尽可能的相似，不同簇的样本尽可能不同，即是说聚类结果“簇内相似度”（intra-cluster similarity）高，而“簇间相似度”（inter-cluster similarity）低。 聚类性能的评估（度量）分为两大类： 外部评估（external evaluation）：将结果与某个“参考模型”（reference model）进行比较； 内部评估（internal evaluation）：直接考虑聚类结果而不利用任何参考模型。

第1关：外部指标 本关任务:填写 python 代码，完成 calc_JC 函数、calc_FM 函数和 calc_Rand 函数分别实现计算 JC系数、FM 指数 和 Rand 指数 。 为了完成本关任务，你需要掌握： JC 系数； FM 指数； Rand 指数。 聚类的性能度量大致分为两类：一类是将聚类结果与某个参考模型作为参照进行比较，也就是所谓的外部指标；另一类则是直接度量聚类的性能而不使用参考模型进行比较，也就是内部指标。外部指标通常使用 Jaccard Coeffi

聚类分析的评价指标也称为：性能度量指标 聚类算法聚类后，如何评价聚类结果，如何确定各聚类算法结果的优劣，如何确定聚类算法的参数值，可以通过聚类性能度量指标从一个方侧面说明聚类算法和算法参数的选择。 聚类性能度量指标分为外部指标和内容指标。 外部指标： 外部指标，也就是有参考标准的指标，通常也可以成为有监督情况下的一种度量聚类算法和各参数的指标。具体就是聚类算法的聚类结果和已知的（有标签的、人工标准或基于一种理想的聚类的结果）相比较，从而衡量设计的聚类算法的性能、优劣。 外部指标主要有： 将样本两两配对，然后确定4个值： a为在参考模型中属于同一个类且在聚类结果中属于同一个簇的样本对的数量。 b为在参考模型中属于同一个类且在聚类结果中不在同一个簇的样本对的数量。 c为在参考模型中不在同一个类且在聚类结果中属于同一个簇的样本对的数量。 d为在参考模型中不...