Индекс Данна
Индекс Данна, предложенный Джозефом К. Данном в 1974 году, представляет собой метрику, которая оценивает качество кластеризации путём измерения отношения минимального расстояния между кластерами к максимальному диаметру внутри кластера. Более высокие значения указывают на хорошо разделённые и компактные кластеры, что свидетельствует о лучшем качестве кластеризации.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Dunn, J. C. (1974). Well-separated clusters and optimal fuzzy partitions. Journal of Cybernetics, 4(1), 95-104. DOI: 10.1080/01969727408546059 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Dunn Index for Cluster Compactness and Separation. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/model-evaluation/dunn-index
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Индекс Калински-ХарабасаОценка моделей↔ сравнить
- Индекс Дэвиса-БолдинаОценка моделей↔ сравнить
- Статистика разрыва (Gap Statistic)Оценка моделей↔ сравнить
- ИнерцияОценка моделей↔ сравнить
- Коэффициент силуэтаОценка моделей↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →