Что такое алгоритм подбора модели кластеризации и её оценки

Для подбора модели кластеризации и её оценки используют следующие шаги:

1. Выбор алгоритма: K-Means, DBSCAN, Hierarchical и др. Выбор зависит от данных (размер, форма кластеров, шумы).
2. Определение числа кластеров: Метод локтя (K-Means), силуэт-анализ, индекс Дэвиса-Боулдина.
3. Оценка качества:
   • Внутренние метрики (без ground truth): силуэт, индекс Дэвиса-Боулдина.
   • Внешние метрики (есть истинные метки): Adjusted Rand Index (ARI), Normalized Mutual Information (NMI).

Пример с K-Means и силуэт-анализом:

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
import numpy as np

X = np.random.rand(100, 2)  # Пример данных
kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(X)
labels = kmeans.labels_
score = silhouette_score(X, labels)
print(f"Silhouette Score: {score:.2f}")