performance - 分類/クラスタリング タスクで MSE または RMSE によってパフォーマンスを測定しますか?

Question

2 つの単純なクラスタリングと分類タスクに K-means と MLP アルゴリズムを使用します。多くの文献を検索したところ、一部の研究者が MSE やその他の RMSE を適用して方法とその結果を比較していることがわかりました。

クラスタリング/分類のパフォーマンス測定において、MSE と RMSE の間に論理的および理論的な違いはありますか?

たとえば、データセットが [0...1] の間で正規化されているか、正規化されていない場合、どちらが適切でしょうか? MSE/RMSE は特徴の正規化に依存しますか? または任意のスケール？

Answer 1

RMSE は MSE の平方根です。

平方根は単調関数なので、同じ順位になります。数だけ解釈が違います。データを理解すると、RMSE はより意味のあるものになります。

クラスタリングには使用しないでください。分類と回帰にのみ使用してください。