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推荐回答有一个常用的方法：霍普金斯统计量。
霍普金斯统计量的计算公式：
假设有一个数据集D，从这个数据集D中去抽取P的数据对象，组成一个数据集w。依然再从这个数据集D中抽取P的数据对象，组成一个数据集u，那么Wi的含义就是集合W中任意一个数据对象到它最近邻的数据对象的距离的和。UI指的是UI中的任何一个数据对象i到集合d.u这样一个集合中离它最近的一个数据对象的距离的和。如果数据分布是均匀的，那么这个西格玛WI的值和西格玛UI的值是尽可能地接近的。所以霍普金斯的分布大概是0.5左右。如果数据分布是比较倾斜的，有可能UI就会非常倾斜。当霍普金斯统计量的值等于0或1的时候，那么就意味着数据的分布是高度倾斜的，是具有聚类趋势的。
2022-08-03 09:09:34赞同 展开评论 打赏
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