Метрики оценки для кластеризации используются для оценки качества и производительности алгоритмов кластеризации. Вот некоторые часто используемые метрики оценки для кластеризации:
Коэффициент силуэта. Этот показатель измеряет, насколько хорошо каждая точка данных вписывается в назначенный кластер, и находится в диапазоне от -1 до 1. Высокий коэффициент силуэта указывает на то, что точки данных хорошо сгруппированы, а низкий коэффициент указывает на то, что что точки данных могут быть назначены неправильному кластеру. Я бы использовал библиотеку https://scikit-learn.org/stable/index.html для этой метрики.
Индекс Данна. Этот показатель измеряет соотношение между расстоянием между кластерами и расстоянием внутри кластеров. Высокий индекс Данна указывает на то, что кластеры хорошо разделены и различны. Я бы использовал библиотеку https://pyshark.com/dunn-index-for-k-means-clustering-evaluation-using-python/ для этих метрик.
Индекс Дэвиса-Булдина. Этот показатель измеряет среднее сходство между каждым кластером и его наиболее похожим кластером с учетом размера кластеров. Низкий индекс Дэвиса-Булдина указывает на то, что кластеры хорошо разделены и различны. Я бы использовал https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.davies_bouldin_score.html для этой метрики.
Индекс Калински-Харабаша. Этот показатель измеряет отношение межкластерной дисперсии к внутрикластерной дисперсии. Высокий индекс Calinski-Harabasz указывает на то, что кластеры хорошо разделены и различны. Я бы использовал https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.calinski_harabasz_score.html для этих показателей.
Коэффициент Жаккара. Этот показатель измеряет сходство между результатами кластеризации и реальными данными с учетом количества точек данных в каждом кластере. Я бы использовал https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.jaccard_score.html для коэффициента Жаккара.
Выбор метрики оценки будет зависеть от конкретных характеристик проблемы кластеризации и целей анализа. Часто полезно использовать несколько показателей оценки, чтобы получить более полную картину производительности алгоритма кластеризации.
