ScholarGate
Асистент
MCDMClustering Validation

Індекс Данна

Індекс Данна (Dunn Index), представлений Джозефом К. Данном у 1974 році, є метрикою, що оцінює якість кластеризації шляхом вимірювання співвідношення мінімальної міжкластерної відстані до максимального діаметра кластера. Вищі значення вказують на добре розділені та компактні кластери, що свідчить про кращу якість кластеризації.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

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

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Dunn Index for Cluster Compactness and Separation. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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

Згадується в

ScholarGateDunn Index (Dunn Index for Cluster Compactness and Separation). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/model-evaluation/dunn-index · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026