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问高维空间中分离“优”的函数定义
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Stack Overflow用户

提问于 2020-08-27 08:15:15

回答 1查看 28关注 0票数 0

我有存在于高维空间中的二进制分类数据，但我有大量的选项，用于表示数据的精确子空间。如何计算给定高维空间中二进制数据集群的性能？

下面是一个特殊的高维表示的例子，用t-sne表示为2D (为了可视化目的，数据保存在高D空间中)。

我想用一种函数式的方法来表示“这个空间是x，擅长分离True和False数据”，这样就可以将数据的空间表示与其他空间表示进行比较。

machine-learning

python-3.x

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-08-27 08:45:09

还没有实现它，但我认为这是可行的：

使用k-均值聚类来定义数据簇，
计算abs(0.5 - numTrue/(numTrue+numFalse))*2，以获得一个特定集群在分离True和Flase数据时的性能，Flase数据
根据

H 110所有“标准化好”之和来标准化每个集群的所有“好”，这就是h 211f 212的好程度。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/63620155

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