Det er en teknik, der ikke fører tilsyn med, at der anvendes lignende data.

Common Clustering Metrics

Severail metrics are use to evaluate clustering results. Denne gruppe omfatter:

  • (1); (1); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3): (3) (4) (5) (5) (5) (5) (5) (6) (6) (6) (6) (6) (6) (6) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (8) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (8) (8) (8) (7) (7) (7) (8) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (8) (7) (7) (7) (8) (8
  • Det er derfor, at Kommissionen har besluttet at indlede proceduren efter artikel 93, stk. 2, i EØF-traktaten.
  • (1); (1); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3) (3) (4) (4) (5) (5) (5) (5) (5) (6) (6) (6) (6) (6) (6) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (8) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (8) (7) (7) (8) (8) (

Metrics

Most clustering libraries giver e functions to o beregne disse metrics. Fr example, in Pythan 's scikit-learn library, you cun use:

1; 1; 1; 1; 1; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 1; 1; 1; 3; 3; 3; 3;; 3;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; 1;;; 1;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;

Disse funktioner krævede, at de viste data og de medfølgende data blev anvendt.

Tolkeopløsning

Højtstående silhuet scoretter indicate well-defined clusters, when e lower scorees suggestion in orr poorly separated groups. For the Davies- Bouldien index, lower values arre betteter, indicatin distinct clusters. The Calinski- Harabasz index favors highre scores, refleksiing bety clustering structure.