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在无监督学习中,由于没有真实的标签,我们需要使用内部指标来评估聚类效果。若希望评估“簇内紧密度”与“簇间分离度”的综合表现,且该指标的取值范围通常在[-1, 1]之间,越接近1表示聚类效果越好,应选用以下哪个指标?
A. 轮廓系数(Silhouette Coefficient)
B. 准确率(Accuracy)
C. F1-Score
D. 均方误差(MSE)
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轮廓系数是常用的无监督聚类评估指标,它结合了簇内距离(a)和最近邻簇距离(b),计算公式为(b-a)/max(a,b),取值范围[-1, 1]。值越接近1,说明样本越适合自己所在的簇且远离其他簇。准确率和F1-Score需要真实标签,属于有监督评估指标;MSE通常用于回归问题。