Les méthodes/index de validation Clustering

[benabderrahmane sidahmed]

Bonjour,

Ayant une matrice, sur la quelle je voudrais appliquer un Kmeans et un Cmeans,
quelles sont les différentes méthodes pour évaluer les critères de performance interne et externe de chaque cluster.

Cordialement

[Stéphane Rapelli]

Bonjour.

Le packetage clusterSim offre pas mal d'index pouvant répondre à votre besoin. En outre, sa documentation est pas mal faite.

Codialement.

[benabderrahmane sidahmed]

Bonjour.

Le packetage clusterSim offre pas mal d'index pouvant répondre à votre besoin. En outre, sa documentation est pas mal faite.

Codialement.

Bonjour,

J'ai trouvé cette fonction: fclusterIndex,
cependant lorseque je l'éxecute :

fclusterIndex(Cluster,DM,index="all")

j'ai cette erreur: Erreur dans solve.defalt(scatteer[, , i]): sous programme Lapack dgesv : le systee est exactement singulier.

Sachant que Clust est l'objet contenant le résultat du cmeans, DM c'est ma matrice de distance entre objet.

Merci d'avance.

[Stéphane Rapelli]

Je ne connais pas cette fonction du paquetage e1071. En revanche, le message d'erreur fait état d'une mauvaise structure matricielle (singularité de l'objet).

Votre vecteur des clusters est-il un objet résultant de la fonction cmeans() du même paquetage ? Votre objet DM est-il aubon format ?

[benabderrahmane sidahmed]

Bonjour,

Merci pour votre réponse,

Oui le vecteur est résultant du cmeans, et DM est généré avec as.dist(matrice_distance), c'est une matrice de distance de 2 dimension ; Objets x Objets.

Cordialement

Je ne connais pas cette fonction du paquetage e1071. En revanche, le message d'erreur fait état d'une mauvaise structure matricielle (singularité de l'objet).

Votre vecteur des clusters est-il un objet résultant de la fonction cmeans() du même paquetage ? Votre objet DM est-il aubon format ?