CalinskiHarabaszEvaluation
Calinski-Harabasz 基準クラスタリング評価オブジェクト
説明
CalinskiHarabaszEvaluation
は、最適なクラスター数 (OptimalK
) を評価するために使用される標本データ (X
)、クラスタリング データ (OptimalY
)、および Calinski-Harabasz 基準値 (CriterionValues
) で構成されるオブジェクトです。Calinski-Harabasz 基準は分散比基準 (VRC) と呼ばれる場合もあります。適切に定義されたクラスターでは、クラスター間の分散は大きくなり、クラスター内の分散は小さくなります。最適なクラスターの数は、最も大きな Calinski-Harabasz インデックス値をもつ解に対応します。詳細は、Calinski-Harabasz 基準を参照してください。
作成
Calinski-Harabasz 基準クラスタリング評価オブジェクトを作成するには、関数 evalclusters
を使用し、基準を "CalinskiHarabasz"
と指定します。
その後、compact
を使用して、コンパクトなバージョンの Calinski-Harabasz 基準クラスタリング評価オブジェクトを作成できます。この関数は、プロパティ X
、OptimalY
、および Missing
の内容を削除します。
プロパティ
例
詳細
参照
[1] Calinski, T., and J. Harabasz. “A dendrite method for cluster analysis.” Communications in Statistics. Vol. 3, No. 1, 1974, pp. 1–27.
バージョン履歴
R2013b で導入