Vi presenterar V-åtgärd, en extern entropybaserad klusterutvärderingsåtgärd. Veasure ger en elegant lösning på många problem som påverkar tidigare definierade klusterutvärderingsåtgärder, inklusive 1) beroende av klusteralgoritm eller datauppsättning, 2) problemet med matchning, där klustereringen av endast en del av datapunkterna utvärderas och 3) korrekt utvärdering och kombination av två önskvärda aspekter av klusterbildning, homogenitet och fullständighet. Vi jämför V-mått med ett antal populära klusterutvärderingsåtgärder och visar att det uppfyller flera önskvärda egenskaper hos klusterlösningar med hjälp av simulerade klusterresultat. Slutligen använder vi V-åtgärd för att utvärdera två klusteruppgifter: dokumentklustring och tonhöjdsaccent typ klustring.
Andrew Rosenberg och Julia Hirschberg föreslog en ny extern klusterutvärderingsåtgärd, V-åtgärd, och jämförde den med befintliga klusterutvärderingsåtgärder Ref.
V-Measure: A Conditional Entropy-Based External Cluster Evaluation Measure
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}