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[人工智能]spark pineline流水线+聚类评估函数 小结

一.pineline的作用主要是由各个stages阶段组成,每个stage可以是一个transformer或者是一个esimator,
比如VectorAssember就是一个transformer,它拥有transform方法,而LinearRegression就是一个estimator,它的
fit方法得到对应的model,这个LinearRegressionModel是一个transformer,当pineline把多个transformer和estimator组合起来时,
前一个stage的输入就是下一个stage的输出,对于estimator来说,如果紧随着这个estimator还有下一个stage,那么会依次调用这个
estimator的fit,以及fit方法返回的model的transform方法,然后把输出作为下一个stage的输入

二.聚类评估函数ClustingEvaluator的轮廓系数:他是一个衡量聚类是否合理的一个指标,主要包括以下两个组成部分:
1.族内的平均距离度量ai,表示i样本和族内的样本的平均欧式距离
2.族间的平均距离度量bi,比如i样本和族C的样本的平均欧式距离bic, i样本和族D的样本的平均欧式距离bid,
bi取min{bic,bid},用来表示族间的平均距离度量
轮廓系数定义为: (Silhouette Coefficient) = (bi - ai)/max(bi,ai),由该公式可以直观的看出,
bi越大,ai越小越好,也就是越接近于1就越好,相反,bi越小,ai越大,也就是越接近于-1那效果就越差

参考文献:
https://blog.csdn.net/wangxiaopeng0329/article/details/53542606
https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd57450

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加:2022-03-22 20:35:19  更:2022-03-22 20:36:06 
 
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