calinski_harabasz_score#
- sklearn.metrics.calinski_harabasz_score(X, labels)[Quelle]#
Berechne den Calinski-Harabasz-Score.
Es ist auch bekannt als das Varianzverhältnis-Kriterium.
Der Score ist definiert als das Verhältnis der Summe der Inter-Cluster-Streuung zur Intra-Cluster-Streuung.
Lesen Sie mehr im Benutzerhandbuch.
- Parameter:
- Xarray-like der Form (n_samples, n_features)
Eine Liste von n_features-dimensionalen Datenpunkten. Jede Zeile entspricht einem einzelnen Datenpunkt.
- labelsarray-ähnlich der Form (n_samples,)
Vorhergesagte Labels für jede Stichprobe.
- Gibt zurück:
- scorefloat
Der resultierende Calinski-Harabasz-Score.
Referenzen
Beispiele
>>> 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...