Mô hình không giám sát được dùng để phân tích dữ liệu mà không có nhãn kết xuất. Việc đánh giá hiệu suất của chúng đòi hỏi số đo các mô hình cụ thể để đo lường cấu trúc dữ liệu ẩn. Bài này thảo luận về số đo tần số chung, tính toán và cách giải mã kết quả.

Thuật toán đánh giá thông thường

Một số thước đo được dùng để đánh giá các mô hình không giám sát, bao gồm các phép đo chất lượng cụm và độ phân giải độ chiều. Những thước đo này giúp xác định các mô hình đại diện cho các mẫu dữ liệu hiệu quả như thế nào.

Tính toán và đo lường

Một trong những thước đo phổ biến là điểm Silhouette, đo lường một vật tương tự như cụm của vật thể này so với các cụm khác, và từ - 1 đến 1, với giá trị cao hơn cho thấy cụm thiên hà được sắp xếp tốt hơn.

Một bộ đo khác là chỉ số của viện bảo tàng viện Quả cầu, đánh giá sự tách biệt và sự co cứng.

Để giảm chiều, tỉ lệ biến thiên cho thấy bao nhiêu thông tin được giữ lại bởi các thành phần chính, tính toán bằng cách xác định sự biến đổi được giải thích bởi mỗi thành phần.

Kết quả giải thích

Điểm cao hơn của Silhouette ngụ ý các cụm xác định rõ ràng, trong khi giá trị phụ lục của viện bảo tàng siêu dữ liệu cho thấy sự tách rời rõ ràng.

Điều quan trọng là so sánh những thước đo này với các mô hình khác nhau hoặc thiết lập tham số để chọn phương pháp thích hợp nhất cho một bộ dữ liệu cụ thể.