如何评价聚类结果的好坏 常见的聚类评测指标有纯度2113和 F 值，其中 F 值更为5261常用。F 值的更普适的应用是信息检4102索的结果，其计算1653包括了两个指标：召回率（Recall Rate）和准确率（Precision Rate）。召回率的定义为：检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率；准确率的定义为：检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；F 值为两者的调和平均值。如果不知道预定义类与聚类的对应关系，就需要得到每一个预定义类与每一个聚类之间的 F 值，其计算方法如下：precision[i][j]=预定义第 i 类并被分配到第 j 个聚类的文档数/第 j 个聚类中的文档数recall[i][j]=预定义第 i 类并被分配到第 j 个聚类的文档数/预定义第 i 类的文档数f[i][j]=2*precision[i][j]*recall[i][j]/(precision[i][j]+recall[i][j])这样就得到了每一个预定义类与每一个聚类之间的 F 值，这在逻辑上构成了二分图关系，边权即为 F 值，目标是找到一个二分图完美匹配使得如下加权平均 F 值最大：F-measure=sum(f[i][j]*第 i 个预定义类的文档数)/总文档数方法为最大费用最大流或者 KM 算法。如果数据量较小，直接枚举匹配也是可以接受的。
如何评价聚类结果的好坏 聚类定义回顾：把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类，究竟分成多少类，这个要取决于文档集合里文档自身的性质。回答1：基于不同算法，会有不同指标，通常较通用的应该一定都会有Entropy 熵 和 Accuracy，（Accuracy 里可以包含了precision，recall，f-measure.）假设我们使用k-means算法，通常会加上SSE（Sum of squared errors）平方误差和，其他算法会有不同指标。总体思想为一个cluster聚类内的数据点聚集在一起的密度越高，圈子越小，离centroid中心点越近，那么这个聚类的总体质量相对来说就会越好。回答2：聚类的评估也需要预先标注，把相似的数据放到一个堆（文件）里。算法完成后再进行测试，主要测试宏观准确度，宏观召回率，宏观混杂度。回答3：可以参考分类的precision和recall来进行评价，使用pair-wised 的方式？进行计算，比如任选取两个结果，看它们是否应该在一起，在一起就是T，不在一起就是F。其他的方法有Rand Value和Purity，其中Rand Value也是基于pair-wised的。具体聚类效果评估方法列举介绍：评价方法一：puritypurity方法是极为简单的一种聚类评价方法，只需计算正确聚类的文档数占总文档数的比例：其中Ω={ω1，ω2，.，ωK}。
如何评价聚类结果的好坏 一直就觉得聚类，甚至是无监督学习结果的评价方法在理论上不那么令人信服。不像有监督学习那样可以有一事一有二是二的说这个东西分对了就是分对了，错了就是错了。除了用眼睛看之外，有什么比较靠谱的聚类评价结果吗？
如何评价聚类结果的好坏 基于不同算法，会有不同指标，通常较通用的应该一定都会有Entropy 熵 和 Accuracy，Accuracy 里可以包含了precision，recall，f-measure.假设我们使用k-means算法，通常会加上SSE（Sum of squared errors）平方误差和，其他算法会有不同指标。总体思想为一个cluster聚类内的数据点聚集在一起的密度越高，圈子越小，离centroid中心点越近，那么这个聚类的总体质量相对来说就会越好。
如何评价聚类结果的好坏
spss聚类分析如何对分类结果进行检验，聚类分析的结果都知道，就是获得几个类别，那么我们怎么知道这些类别是合理的呢？这里提供一个方法，就是利用mea方法，检验各个类别在。
文本聚类 一个文本的中心怎么表示 最简单的来说文本聚类就是从很多文档中把一些 内容相似的文档聚为一类。文本聚类主要是依据著名的聚类假设：同类的文本相似度较大，而不同类的文本相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程，以及不需要预先对文本手工标注类别，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。一个文本表现为一个由文字和标点符号组成的字符串，由字或字符组成词，由词组成短语，进而形成句、段、节、章、篇的结构。要使计算机能够高效地处理真是文本，就必须找到一种理想的形式化表示方法，这种表示一方面要能够真实地反应文档的内容(主题、领域或结构等)，另一方面，要有对不同文档的区分能力。目前文本表示通常采用向量空间模型(vector space model，VSM)。VSM法即向量空间模型(Vector SpaceModel)法，由Salton等人于60年代末提出。这是最早也是最出名的信息检索方面的数学模型。其基本思想是将文档表示为加权的特征向量：D=D(T1，W1；T2，W2；Tn，Wn)，然后通过计算文本相似度的方法来确定待分样本的类别。当文本被表示为空间向量模型的时候，文本的相似度。
