使用f-measure来评估dbscan的结果

Question

我正在使用sklearn的接口来评估dbscan的结果，根据文档，F-measure是一个分类指标，但dbscan是一种聚类方法。我知道F-measure可以作为理论上聚类的外部评估方法。那么我如何利用它来评估dbscan的结果呢？

Answer 1

根据您定义精确度和召回的方式，有多个f度量。因为F只是精度和召回的几何平均值。

如果您使用ELKI，它会自动为您计算。

但问题是当聚类算法产生噪声时精确度和召回的定义（如DBSCAN那样）。噪音不是一个集群。但那又是什么呢？您如何评估噪音质量？你如何同时评估集群和噪声？

遗憾的是，许多聚类评估措施无法处理噪音。我不知道一个真正令人信服的措施。噪音处理。