evalclusters函数的聚类评估准则怎么选

`evalclusters`函数中的聚类评估准则决定了如何评估不同聚类结果的好坏，因此选择合适的聚类评估准则非常重要。以下是常用的几种聚类评估准则及其适用场景：

1. `silhouette`：适用于各种形状的聚类，对聚类结果中的噪声和离群点不敏感。该准则计算每个样本的轮廓系数，取值范围为-1到1，值越大表示聚类效果越好。

2. `gap`：适用于数据集较大且聚类数较少的情况。该准则通过随机模拟产生一组服从同一分布的数据集，比较真实数据集与随机数据集的聚类效果，取值越大表示聚类效果越好。

3. `calinskiharabasz`：适用于凸形簇的聚类，对离群点敏感。该准则计算聚类结果中簇与簇之间的协方差比值，取值越大表示聚类效果越好。

4. `daviesbouldin`：适用于各种形状的聚类，对聚类结果中的噪声和离群点不敏感。该准则计算聚类结果中簇与簇之间的距离比值，取值越小表示聚类效果越好。

选择合适的聚类评估准则需要综合考虑具体应用场景、样本特点、聚类目的等因素。通常建议使用多种准则进行对比评估，并选择评估结果一致的准则作为最终评估依据。

相关问题

K均值聚类的准则函数是什么

K均值聚类的准则函数是样本点到其所属簇中心的距离平方和，也叫做“误差平方和”（sum of squared errors，SSE）或者“畸变程度”（distortion）。其数学表达式为：

$J=\sum_{i=1}^{k}\sum_{x\in C_i}\left \| x-\mu_i \right \|^2$

其中，$k$是簇的个数，$C_i$是第$i$个簇，$\mu_i$是第$i$个簇的中心点，$x$是样本点。K均值聚类的目标就是最小化准则函数$J$。

evalclusters函数在Matlab中的用法

`evalclusters`函数是Matlab中的一种聚类评估工具，可以用于评估不同聚类算法或参数组合的效果。以下是`evalclusters`函数的基本用法和参数说明。

基本用法：

eva = evalclusters(X, 'cluster_method', 'criterion', 'klist')

参数说明：

- `X`：n x p的矩阵，表示n个样本的p个特征。
- `cluster_method`：聚类算法名称，如'kmeans'、'linkage'等。
- `criterion`：聚类评估准则，如'silhouette'、'gap'等。
- `klist`：聚类簇数列表，如[1,2,3,4,5]。

输出：

- `eva`：一个结构体变量，包含聚类评估的结果，如最优聚类数、最优聚类方案的聚类标签、评估准则的取值等。

例如，以下代码演示了如何使用`evalclusters`函数评估kmeans聚类算法在iris数据集上不同聚类数下的性能：

load fisheriris
eva = evalclusters(meas,'kmeans','silhouette','klist',[1:6]);

这里使用iris数据集的四个特征作为输入数据`X`，`cluster_method`为'kmeans'，`criterion`为'silhouette'，`klist`为[1:6]，表示尝试聚类1~6个簇。运行后，输出变量`eva`中包含了不同聚类数下的评估结果，可以通过`eva.OptimalK`获取最优聚类数，通过`eva.OptimalY`获取最优聚类方案的聚类标签。