matlab最简单的代码-CVDD:基于密度参与距离的内部有效性指标

matlab最简单的代码基于密度参与距离的内部有效性指标 要求 源代码由Matlab r2016a编写。 低于Matlab r2012a的版本尚未经过测试。 最简单的演示 运行Ncut_test.m以从各种分区中确定最佳分区（由Jianbo Shi的Normalized cuts生成）。 CVDD.m在我们的论文中包括算法1：CVDD。 Ncut_test.m为例，其中包括本文中的算法2：CVDD-OP。 “ OP_CA”（在Ncut_test.m ）显示了比较。 [纯度，CVDD，CVNN，白平衡，轮廓，CH，DB，Dunn，S_Dbw，I] CVDD中的参数 无需调整。 使用的数据集 File Datasets_all30文件包含10个非球形簇，10个球形簇和10个分类数据集（实际数据集），用于本文的实验。 问题，问题等 请在github页面上报告问题或联系“”