ClusteringMetrics クラス

定義

重要

一部の情報は、リリース前に大きく変更される可能性があるプレリリースされた製品に関するものです。 Microsoft は、ここに記載されている情報について、明示または黙示を問わず、一切保証しません。

クラスタリング予測を評価した後に生成されるメトリック。

public sealed class ClusteringMetrics

type ClusteringMetrics = class

Public NotInheritable Class ClusteringMetrics

名前	説明
AverageDistance	平均スコア。 K-Means アルゴリズムの場合、'score' は重心から例までの距離です。したがって、平均スコアは、クラスター重心に対する例の近接度の尺度です。言い換えると、それは「クラスターのタイトさ」の尺度です。ただし、このメトリックは、クラスターの数が増えた場合にのみ減少し、極端な場合 (各個別の例が独自のクラスターである場合) は 0 に等しくなります。
DaviesBouldinIndex	Davies-Bouldin インデックスは、クラスター内の散布図の量とクラスターの分離を測定します。
NormalizedMutualInformation	正規化された相互情報は、変数の相互依存性の尺度です。このメトリックは、[ラベル] 列が指定されている場合にのみ計算されます。