列分群實驗

MSRICC 與 MSRIICC 的差異，但在分群數提高後，與 MSRICC、ITCC 的差距便會拉 開。我們延續上個實驗結果，先將行分群數作為控制變因，將列分群數作為操作

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首先我們針對列分群數 6、行分群數 10 做了七次的 MSRIICC，從圖 34 可以 發現，每一次的鑑別率與凝聚率都不同，鑑別率在第四次與第五次 MSRIICC 上甚 至低於 0.05，如圖上黃線所示，整體最高分是 0.939，而其他分數則不太高。

圖 34MSRIICC 列分群數 6 行分群數 10 結果

另外，為了解凝聚率與鑑別率的高低，在實際結果上的差異有多大，因此我 們將最高分的第一次與第五次實驗輸出成分佈圖觀察，圖 35 為表現較佳的第一 次實驗，圖 36 為表現較差的第五次實驗。

在比較各群凝聚結果中，第一次實驗，除了綠色的分群 3 凝聚的表現較差 外，其餘的結果都還算不錯，而第五次實驗中，黃色的分群 4 與黑色的分群 6，

都散布到別的群當中，在凝聚率的表現上的確不如第一次實驗；而鑑別率的部 分，第一次實驗各群的距離較開，因此各群鑑別效果較好，而第五次實驗由於各 群的點散布的較開，各群彼此最接近的點距離變得較短，因此鑑別率也確實不如 第一次實驗。

從這兩張圖可以看出，凝聚率與鑑別率的計算的確能用來判別分群結果的優 劣，並將實際結果表現在數字上，有效的幫助我們分析分群結果。

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圖 35MSRIICC 分群結果列分群數 6No.1 實驗

圖 36 MSRIICC 分群結果 列分群數 6 No.5 實驗

接著，我們對列分群數 13、行分群數 10 也做了七次的 MSRIICC 去比較其結 果。如圖 37。可以看出，比起圖 34 的實驗，結果變得較佳，平均分數落在 0.8 至 1.0 上，再看圖 38，平均分數落在 0.9 以上。從這邊我們可以發現，列分群 數較高的情況下，MSRIICC 在列分群的表現會比較好。

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圖 37MSRIICC 列分群數 13 行分群數 10 結果

圖 38MSRIICC 列分群數 15 行分群數 4 結果

在列分群實驗的最後，我們將列分群數拉高，並且改變行分群數，來觀察其 結果。在這裡我們做了多組的實驗，列分群數以 20 為主，然後去測試行分群數 變化造成的影響，我們發現除非行分群數過大，否則行分群數對於列分群結果的 影響並不是那麼的大。從圖 39 可以看到，分數基本上都很平均，且在列分群數 上升至 20 後，鑑別率也比較穩定的落在 0.1 以上。

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圖 39MSRIICC 列分群數 20、24 結果

列分群實驗中，我們以 MSRIICC 去進行的實驗總共有三種，一是行分群數固 定時，列分群數不固定的比較實驗；二是行與列分群數皆固定的情況下，每次執 行演算法的結果比較；三是列分群數固定時，行分群數不固定的比較實驗。

以結果來看，我們發現列分群在分群數漸漸變高後會有較佳的效果，而行分 群數對於列分群整體的結果影響並不大。另外，我們也透過結果圖證實了鑑別率 與凝聚率的確能有效幫助我們分析分群結果。在接下來的 5.4 節實驗結果，我們 將會把列分群的分群結果進行分析，並講述我們所發現的結果。