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聚类分析的评估包括计算聚类结果的准确率和兰德指数，使用MATLAB进行开发。

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简介：
评估聚类结果的准确率百分比以及兰德指数的数量，必须与集群输出保持一致。具体而言，Acc代表聚类结果的准确性，rand_index表示兰德指数，用于衡量聚类结果的一致性，match则为2xk矩阵，它对应于目标和聚类结果之间的最佳匹配情况。输入T是一个1xn矩阵，其中idx是1xn矩阵，代表聚类结果矩阵的前任：X=[randn(200,2);randn(200,2)+6;[randn(200,1)+12,randn(200,1)]]; T=[ones(200,1);ones(200,1).*2;ones(200,1).*3]; idx=kmeans(X,3,emptyaction,singleton,Replicates,5); [Acc，rand_index，match] = AccMeasure（T，idx）

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  • 聚类效果评估：计算准确率与兰德指数-MATLAB开发
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    本项目利用PySpark对大规模电影及用户数据集实施高效的聚类分析，旨在揭示用户观影偏好的细分市场，并探索影片特征间的内在联系。 之前的博文使用了pyspark.mllib.recommendation库来展示推荐案例的实现方法，其中包括如何为用户推荐电影以及发现可能对特定电影感兴趣的潜在用户群体。本段落将介绍如何利用因子分解得到的特征数据进行聚类分析，以期发掘不同于现有信息的新颖见解。 第一步是获取用于显式因式分解的评分数据及相应的movieFactors和userFactors。 首先导入必要的库： ```python from pyspark.mllib.recommendation import ALS, Rating ``` 然后加载用户评分的数据文件： ```python rawData = sc.textFile(/Users/gao/data/ml-100k/u.data) rawRatings = rawData.map(lambda l: l.split('\t')) ratings = rawRatings.map(lambda l: Rating(int(l[0]), int(l[1]), float(l[2]))) ``` 这段代码首先读取用户评分数据，然后将其解析为`Rating`对象格式。
     
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