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上传时间: 2022-02-21 11:32:52
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该软件包使用邻域图中的最短路径(Ilc,2012)计算修改后的 Dunn 内部聚类有效性指数。 它还包括原始 Dunn 指数 (Dunn, 1973)、广义 Dunn's 指数 (Pal & Biswas, 1997) 和一系列用于构建数据图的算法的实现。
聚类验证指数是从聚类算法中获得的数据分区质量的度量。 内部指标通过基于某些客观标准测量集群的紧凑性和分离度来评估数据的给定分区,而没有任何关于真实分区应该是什么样子的信息。 原始Dunn的索引(Dunn,1973年)通过计算群集内的紧密度(同一群集中任意两个点之间的最大距离)和群集之间的间隔(属于不同群集的两个数据点之间的最小距离)来验证数据群集。 Pal & Biswas 提出了使用数据上的邻域图对 Dunn 指数进行泛化。 此外,Ilc 提出了基于图中最短路径的这种方法的修改。 有关此主题的其他说明,请参阅参考资料。
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