ScholarGate
עוזר
MCDMClustering Validation

מדד דאן

מדד דאן (Dunn Index), שהוצג על ידי ג'וזף סי. דאן (Joseph C. Dunn) ב-1974, הוא מדד הלוכד את איכות האשכולות על ידי מדידת היחס בין המרחק המינימלי בין-אשכולות לקוטר המקסימלי בתוך-אשכול. ערכים גבוהים יותר מצביעים על אשכולות מופרדים היטב וקומפקטיים, עם איכות אשכול טובה יותר.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Dunn, J. C. (1974). Well-separated clusters and optimal fuzzy partitions. Journal of Cybernetics, 4(1), 95-104. DOI: 10.1080/01969727408546059

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Dunn Index for Cluster Compactness and Separation. ScholarGate. https://scholargate.app/he/model-evaluation/dunn-index

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateDunn Index (Dunn Index for Cluster Compactness and Separation). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/model-evaluation/dunn-index · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026