信息熵在聚类算法中的作用

信息熵在聚类算法中的作用是用来衡量数据集的不确定性，即数据集中包含的信息量。在聚类算法中，我们希望将数据集划分为不同的簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇之间的相似度低。信息熵可以帮助我们评估每个簇的纯度，即簇内数据点的相似度程度，从而帮助我们选择最优的聚类方案。