والتجميع أسلوب مشترك في التعلم غير المشرف الذي يستخدم في تجميع نقاط بيانات مماثلة، وتقييم نوعية هذه المجموعات أمر أساسي لضمان وجود أفكار ذات مغزى، وتوفر القياسات التجميعية تدابير كمية لتقييم مدى أداء الخوارزميات.

مقاييس التجميع المشتركة

وتستخدم عدة مقاييس لتقييم نتائج التجميع، وتشمل أكثرها شيوعا ما يلي:

  • Silhouette Score: التدابير التي هي نفس الشيء بالنسبة لمجموعته الخاصة مقارنة بالمجموعات الأخرى.
  • Davies-Bouldin Index]: Evaluates the average similarity between each cluster and its most similar one.
  • Calinski-Harabasz Index: Assesses the ratio of between-cluster dispersion to within-cluster dispersion.

حساب القياسات

معظم مكتبات التجمّع توفر وظائف لحصر هذه القياسات، على سبيل المثال، في مكتبة (بيتون) للتعلم، يمكنك استخدام:

silhouette score ...], davies bouldin score...], and calinski harabasz score

وتتطلب هذه المهام نقاط البيانات وعلامات المجموعات المخصصة لها كمدخلات، ويحسن تجهيز البيانات قبل التجهيز السليم وتطبيعها موثوقية القياسات.

ترجمة شفوية للنتائج

وتشير الأرقام المرتفعة لسجلات السيلوويت إلى مجموعات محددة جيدا، في حين تشير الدرجات الدنيا إلى وجود تداخل أو فروق ضعيفة، وبالنسبة لمؤشر ديفيز - بولدين، فإن القيم الأقل أفضل، مما يشير إلى مجموعات متميزة، فمؤشر كالينسكي - هاراباس يفضل درجات أعلى، مما يعكس هيكلا أفضل للتجميع.