Study doc./Statistics (1) 썸네일형 리스트형 클러스터링 모델(K-means, Mixture of Gaussian) 평가 지표 K-means 모델 평가 지표 Inertia Sihouette score Mixture of Gaussian 모델 평가 지표 Information Criterion (AIC, BIC) 1. K-means 모델 평가 지표 1-1. Inertia Inertia는 각 인스턴스와 해당 인스턴스와 가장 가까운 클러스터 중심까지의 거리 제곱 평균 값입니다. 따라서, 잘 된 클러스터링이라면 inertia가 작아야 하겠죠! 당연하게도 클러스터 수가 늘어날수록 Inertia 값은 감소할수밖에 없고, 이 개념을 이용하여 최적의 클러스터 수를 예상할 수 있습니다. 좀 더 이해를 해보자면, 저기 Elbow 포인트를 최적의 클러스터 수로 잡은 이유는 더이상 Inertia가 눈에 띄게 작아지지 않기 때문입니다. 즉 클러스터를 더.. 이전 1 다음
