可以在K-Medoids算法上使用哪些分析函数？
我的主要目的是比较两种不同聚类结果的结果，以便了解哪种更好。
可以将SSE（平方误差之和）应用于K-Medoids算法吗？
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最初的k-medoid出版物讨论了ESS的措施，以及其他一些措施，如平均差异性，最大差异性，可能更适合使用的直径。
SSE与欧几里德距离密切相关，所以它通常是不合适的（当然，除非你使用欧几里德;但为什么你会使用k-medoids代替k-means？）
答案 1 :(得分：0)
ARI、NMI和Silhouette Coefficient可用于比较结果