我正在使用 Sci-kit 学习库的Kmeans Clustring算法，我的数据维度是 169 ，这就是我无法将结果可视化的原因聚类
有没有办法衡量算法的性能？
其次，我有数据标签，我想用测试数据集测试学习模型，但我不确定Kmeans算法给集群的标签是否与我拥有的标签一致。
答案 0 :(得分：0)
有可视化高维数据的方法。您可以对某些尺寸进行采样，使用PCA组件，MDS，tSNE，平行坐标等等。
如果您甚至只是阅读维基百科关于聚类的文章，那么有一个关于评估的部分，包括监督评估和无监督评估。但是这种评估的结果可能非常误导......
请记住，如果你有标签数据，监督方法应该总是胜过没有标签的无监督方法：他们不知道要找什么 - 有理由相信每个聚类都发生在与一些标签对齐。特别是，在大多数数据中，会有许多合理的聚类来捕获数据的不同方面。