Davies-Bouldin Index
De Davies-Bouldin Index, geïntroduceerd door Davies en Bouldin in 1979, is een metriek voor het evalueren van clusterkwaliteit gebaseerd op de gemiddelde gelijkenis tussen elke cluster en zijn meest gelijkende naburige cluster. Lagere waarden duiden op betere clustering, met een minimum van 0 dat perfect gescheiden, niet-overlappende clusters vertegenwoordigt.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- Davies, D. L., & Bouldin, D. W. (1979). A cluster separation measure. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1(2), 224-227. DOI: 10.1109/TPAMI.1979.4766909 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Davies-Bouldin Index for Cluster Separation. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/model-evaluation/davies-bouldin-index
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Aangepaste Rand IndexModelevaluatie↔ vergelijken
- Calinski-Harabasz IndexModelevaluatie↔ vergelijken
- Dunn IndexModelevaluatie↔ vergelijken
- Gap StatisticModelevaluatie↔ vergelijken
- Silhouette ScoreModelevaluatie↔ vergelijken
Geciteerd door
Similar methods
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →