การชลประทานเป็นเทคนิคทั่วไปในการวิเคราะห์ข้อมูล ที่ใช้ในการจัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายกัน การจําแนกคุณภาพของกลุ่มเหล่านี้เป็นความจําเป็น เพื่อรับประกันผลที่มีความหมาย โดยเฉพาะในโปรแกรมวิศวกรรมที่มีผลในการตัดสินใจอย่างแม่นยํา การจัดองค์ประกอบและการคํานวณต่าง ๆ ช่วยขยายความชัดเจนของโครงสร้างข้อมูล
เมตริกซ์การอพยพภายใน
เครื่อง วัด ภาย ใน ไม่ ได้ เรียก ร้อง การ วัด ความ ตึง และ การ แยก กลุ่ม จาก กลุ่ม กระจุก ดาว โดย อาศัย ข้อมูล เพียง อย่าง เดียว.
- [FLT: 0] Siluetet score: วัดว่าวัตถุที่คล้ายกันนั้น เปรียบเทียบกับกลุ่มอื่น ๆ ของพวกเขา ค่านิยมมีตั้งแต่ -1 ถึง 1 ซึ่งคะแนนสูงบ่งชี้ว่ามีการรวมหมู่ได้ดีขึ้น
- [FLT: 0] ดัชนี Dunn: อนุมานค่าระหว่างระยะที่น้อยที่สุดระหว่างการสังเกตในกลุ่มต่างๆ และระยะ intrat-cluster ที่มากที่สุด ค่าที่สูงกว่าจะแนะนําการแยกได้ดีขึ้น
- [FLT: 0] ดัชนี Davis-Boughindin: คํานวณความคล้ายคลึงเฉลี่ยระหว่างแต่ละกลุ่มและที่คล้ายกันที่สุด ค่าที่ต่ํากว่าชี้ว่ามีการรวมหมู่ได้ดีขึ้น
เมตริกซ์การอพยพภายนอก
การ เปรียบ เทียบ การ แยก กลุ่ม ตัว จริง เป็น ผล ให้ ความ จริง พื้น ฐาน หรือ การ ระบุ ตําแหน่ง ไว้ ล่วง หน้า.
- [FLT: 0] Adched Find ดัชนี (ARI) วัดความคล้ายคลึงระหว่างกลุ่มดาวและเส้นกราฟจริง ที่ปรับให้มีโอกาส ค่านิยมมีตั้งแต่ -1 ถึง 1.
- [FLT: 0] ข้อมูลการแบ่งกลุ่ม (NMI) [FLT: 1) Quantition the parential etweeting etweeting etweetlections (FLT: 1). สืบค้นเมื่อ 10 พฤษภาคม พ.ศ.
- [FLT: 0] คะแนน Homoognientity: Checks แต่ละคนมีข้อมูลเฉพาะที่เป็นสมาชิกชั้นเดียว
การ คํานวณ และ การ คํานวณ
การคํานวณเมตริกเหล่านี้เกี่ยวข้องกับสูตรและมาตรการระยะทางโดยเฉพาะ ตัวอย่างเช่น คะแนนซิลลูเอตต์ใช้ค่าเฉลี่ยระยะ intrat-cluster และค่าเฉลี่ยที่อยู่ใกล้ที่สุดสําหรับแต่ละจุด ตัววัดภายนอกมักต้องใช้เมทริกซ์หรือตารางการเปรียบเทียบที่คาดการณ์ไว้ล่วงหน้าด้วยเครื่องหมายจริง
การแปลผลขึ้นอยู่กับบริบท การเพิ่มคะแนน Sylueette และค่า NMI แสดงให้เห็นคุณภาพการรวมกลุ่มมากขึ้น ในขณะที่การตรวจสอบ DVD-Baudiin ระดับต่ํา แสดงให้เห็นว่ามีกลุ่มที่แยกได้อย่างดี การรวมเมทริกหลายแบบให้การประเมินอย่างละเอียด