При просмотре документов для sklearn.cluster и Affinity Propagation я не вижу ничего, что могло бы вычислить ошибку в кластере.Это существует или это то, что я должен написать сам?
Обновление: позвольте мне предложить возможную идею:
С распространением сродства у нас есть матрица различий (то есть матрица, которая измеряет, насколько каждая строка отличается друг от друга).Когда AP закончен, у меня есть все назначения меток, к какому кластеру они принадлежат.Что если я взял измерение различий из матрицы?Например, скажем, в матрице 10x10 точка 3 - это мой кластер, а метка 4 назначена для примера 3. Различие между центроидом и меткой, например, -5.Допустим, этому центроиду присвоены еще две метки с различием -3 и -8 соответственно.Теперь, если я сказал, общая ошибка -16/3.Если у меня есть другой кластер с измерениями различий -2, -3, -2, -3, -2, -3 = -15/6.Это, кажется, обеспечивает измерение потенциальной ошибки.