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두 가지 간단한 클러스터링 및 분류 작업을 위해 K-means 및 MLP 알고리즘을 사용합니다. 많은 문헌을 검색 한 결과 일부 연구자가 방법과 결과를 비교하기 위해 MSE와 다른 RMSE를 적용한 것으로 나타났습니다.분류/클러스터링 작업에서 MSE 또는 RMSE의 성능 측정?
클러스터링/분류 성능 측정에서 MSE와 RMSE간에 논리적이고 이론적 인 차이점이 있습니까?
예를 들어 데이터 세트가 [0 ... 1] 사이에서 정규화되거나 정규화되지 않은 경우 어느 것이 적합합니까? MSE/RMSE는 기능의 표준화에 의존합니까? 또는 어떤 규모입니까?
'RMSE'의 의미는 단조로운 기능이므로 동일한 순위를 얻게됩니다. 그 숫자 만 다른 해석을합니다. 그것을 명확히 할 수 있겠습니까? – BlueBit
MSE/RMSE가 단일 변수의 함수가 아니므로 아니요, 제곱근 만이 모노톤으로 간주 될 수 있습니다. 제가 말하고자하는 것은 RMSE (x)