【问题标题】:Davies-boudin index and maximum ratioDavies-boudin 指数和最大比率
【发布时间】:2016-08-30 02:35:22
【问题描述】:

Davies-bouldin 索引验证基本上是集群散布内和集群距离之间的比率。我们对所有集群进行迭代,最后采用maximum。我的问题是为什么最大值不是最小值?

谢谢。

【问题讨论】:

  • 为什么是最小值而不是最大值?!?
  • @Anony-Mousse 基于 Wiki link 它应该是最大值!!
  • 是的。那么为什么最小值,如果它被定义为最大值呢?这是一个定义。

标签: machine-learning artificial-intelligence cluster-analysis k-means hierarchical-clustering


【解决方案1】:

考虑以下场景:

三个集群。一个与其他的分开很好,两个混为一谈。

让所有的 S_i 为 0.5。

对于合并的,M_ij 接近于零。对于分离良好的,均值的距离要大得多。结果 R_i 对于合并的集群较大,而对于分离的集群则较小。

如果您取最大值,则索引会显示“两个集群混合在一起,结果很糟糕 - 并非所有集群都被很好地分开”。如果你使用最小值,它会忽略这个问题并说“好吧,至少它把它们与其他集群中的一个分开了”。

【讨论】:

  • 非常感谢。很好解释:)
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