Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis


s(i) 的值代表是否属于这个cluster, 越接近1 越是

数据本来是分为4个cluster

认为的分为不同的cluster之后的结果, 发现 分为 k=4 时候,mean(s)是最大的。在其他组合的时候,都有接近0 的情况,是neutral的点,意思是该样品到两个cluster的距离差不大
s(i) 的值代表是否属于这个cluster, 越接近1 越是
数据本来是分为4个cluster
认为的分为不同的cluster之后的结果, 发现 分为 k=4 时候,mean(s)是最大的。在其他组合的时候,都有接近0 的情况,是neutral的点,意思是该样品到两个cluster的距离差不大
本文标题:2019-04-30 Silhouettes graph
本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/kfebnqtx.html
网友评论