WEKA में क्लस्टर का मूल्यांकन क्या है?

Question

जब हम कहते हैं कि हम WEKA फ़्रेमवर्क में क्लस्टर का मूल्यांकन कर रहे हैं तो हमारा क्या मतलब है? क्लस्टरिंग ऑब्जेक्ट्स को समूहबद्ध करने के लिए एक असुरक्षित दृष्टिकोण है। जब हम कहते हैं कि हम परिणाम का मूल्यांकन करना चाहते हैं तो हमारा क्या मतलब है? इसके अलावा, इसके अलावा, जब हम कहते हैं कि हम क्लस्टर को मूल्यांकन डेटा के शीर्ष पर मूल्यांकन कर रहे हैं, तो इसका क्या अर्थ है?

धन्यवाद अभिषेक एस

Answer 1

this पेज पर लिखा है:

मूल्यांकन रास्ता Weka clusterings का मूल्यांकन करता है क्लस्टर मोड आपके द्वारा चुने गए पर निर्भर करता है। चार अलग क्लस्टर मोड उपलब्ध हैं (क्लस्टर मोड पैनल में बटन के रूप में):

1. Use training set (डिफ़ॉल्ट)। क्लस्टरिंग वीका उत्पन्न करने के बाद क्लस्टर प्रतिनिधित्व के अनुसार क्लस्टर में प्रशिक्षण उदाहरण वर्गीकृत करता है और प्रत्येक क्लस्टर में होने वाले उदाहरणों के प्रतिशत की गणना करता है। उदाहरण के लिए, क्लॉस्टर 0 में क्लस्टर 0 और 57% (8 उदाहरण) में क्लस्टर 0 और 57% (8 उदाहरण) में 43% (6 उदाहरण) दिखाते हैं।
2. Supplied test set या Percentage split वीका क्लस्टर को अलग परीक्षण डेटा पर क्लस्टरिंग का मूल्यांकन कर सकता है यदि क्लस्टर प्रतिनिधित्व संभाव्य है (उदाहरण के लिए ईएम के लिए)।
3. Classes to clusters evaluation। इस मोड में वेका पहले कक्षा विशेषता को अनदेखा करता है और क्लस्टरिंग उत्पन्न करता है। फिर परीक्षण चरण के दौरान यह प्रत्येक क्लस्टर के भीतर वर्ग विशेषता के बहुमत के आधार पर क्लस्टर को कक्षाएं निर्दिष्ट करता है। फिर यह इस असाइनमेंट के आधार पर वर्गीकरण त्रुटि की गणना करता है और संबंधित भ्रम मैट्रिक्स भी दिखाता है। के-साधनों के लिए इसका एक उदाहरण नीचे दिखाया गया है।