在分类/集群任务中通过MSE或RMSE测量性能？

Question

我将K-means和MLP算法用于两个简单的聚类和分类任务。 我在文献中搜索了很多，我发现一些研究人员应用MSE和其他RMSE来比较方法及其结果。

MSE和RMSE在聚类/分类性能测量中是否存在逻辑和理论上的差异？

例如，如果我们的数据集在[0 ... 1]之间标准化或未标准化，哪一个是合适的？ MSE / RMSE是否依赖于功能的标准化？或任何规模？

Answer 1

RMSE是MSE的平方根。

由于平方根是单调函数，因此您将获得相同的排名。只是数字有不同的解释。当您理解数据时，RMSE会更有意义。

不要将它用于群集。仅用于分类和回归。