聚類算法的性能評估是什么？

聚類是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種常用技術(shù)，用于將相似的數(shù)據(jù)點分組在一起。然而在實施聚類算法后，一個關(guān)鍵的問題便是如何評估其性能或質(zhì)量。由于聚類是無監(jiān)督的，因此評估其性能相對更為復(fù)雜。本文將探討多種用于評估聚類性能的指標(biāo)，包括肘部法則、輪廓系數(shù)、Davies–Bouldin指數(shù)、Calinski-Harabasz指數(shù)、Fowlkes-Mallows指數(shù)、Rand指數(shù)、Jaccard系數(shù)和調(diào)整蘭德指數(shù)。這些指標(biāo)各有其應(yīng)用場景、優(yōu)缺點和性能開銷，適用于不同類型的聚類算法和數(shù)據(jù)集。