MCDMClustering Validation
邓恩指数
邓恩指数(Dunn Index),由Joseph C. Dunn于1974年提出,是一种通过测量簇间最小距离与簇内最大直径之比来衡量聚类质量的指标。较高的值表示簇分离良好且紧凑,聚类质量更好。
阅读完整方法
仅限会员
登录使用免费账户登录即可阅读本节。
方法图谱
相关方法的邻域——选择一个节点以展开探索。
来源
- Dunn, J. C. (1974). Well-separated clusters and optimal fuzzy partitions. Journal of Cybernetics, 4(1), 95-104. DOI: 10.1080/01969727408546059 ↗
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 3). Dunn Index for Cluster Compactness and Separation. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/model-evaluation/dunn-index
选用哪种方法?
将本方法与其最相近的同类并置,并排研读——本馆将书籍铺陈于案上,取舍则由您定夺。
- Calinski-Harabasz指数模型评估↔ 比较
- 戴维斯-布尔丁指数模型评估↔ 比较
- Gap Statistic模型评估↔ 比较
- 惯性模型评估↔ 比较
- 轮廓系数模型评估↔ 比较