calinski_harabasz_score

sklearn.metrics.calinski_harabasz_score(X, labels)[исходный код]

Вычисляет оценку Калински — Харабаша.

Также известна как критерий отношения дисперсий.

Оценка определяется как отношение суммы межкластерного рассеяния к внутрикластерному рассеянию.

Подробнее см. в Руководстве пользователя.

Параметры:

Xarray-like of shape (n_samples, n_features)

Список точек данных размерности n_features. Каждая строка соответствует одной точке данных.

labelsarray-like of shape (n_samples,)

Предсказанные метки для каждого образца.

Возвращает:

scorefloat

Полученная оценка Калински — Харабаша.

Ссылки

[1]

Т. Калински и Дж. Харабаш, 1974. «Метод дендритов 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...