计算类内距离和类间距离

资 源 简 介

计算类内距离和类间距离

详 情 说 明

类内距离和类间距离是机器学习中用于衡量数据分布的重要指标。

类内距离是指同一类别内样本之间的距离，通常计算类内样本到类中心的平均距离或样本间的平均距离，反映类别的紧凑程度。类间距离是指不同类别之间的距离，通常计算类中心之间的距离或不同类别样本间的平均距离，反映类别间的可分性。

计算步骤一般如下： 遍历文件夹：读取文件夹下的文件，按照类别组织数据。 特征提取：对每个文件（如图像、文本等）提取特征向量。 计算类内距离：对每个类别，计算所有样本的特征向量到类中心（均值）的欧氏距离，并取平均。 计算类间距离：选定两个不同类别，计算它们的类中心之间的欧氏距离，或计算两类别样本间的平均距离。

这种方法常用于模式识别、聚类分析和分类任务中，帮助评估特征的有效性及数据集的分布情况。