calinski_harabasz_score

sklearn.metrics.calinski_harabasz_score(X, метки)

Вычислить оценку Калинского и Харабаша.

Также известен как критерий отношения дисперсий.

Оценка определяется как отношение суммы дисперсии между кластерами к дисперсии внутри кластеров.

Подробнее в Руководство пользователя.

Параметры:

Xarray-like формы (n_samples, n_features)

Список n_features-мерных точек данных. Каждая строка соответствует одной точке данных.

меткиarray-like формы (n_samples,)

Предсказанные метки для каждого образца.

Возвращает:

scorefloat

Полученный индекс Калинского-Харабаса.

Ссылки

[1]

T. Calinski и J. Harabasz, 1974. «Метод дендрита для кластерного анализа». Communications in Statistics

Примеры

>>> from sklearn.datasets import make_blobs
>>> from sklearn.cluster import KMeans
>>> from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score
>>> X, _ = make_blobs(random_state=0)
>>> kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0,).fit(X)
>>> calinski_harabasz_score(X, kmeans.labels_)
114.8...