Davies-boudin指数和最大比率

Davies-bouldin指数验证本质上是簇内散布与簇间距离的比率。我们对所有簇进行迭代,最终取maximum(最大值)。我的问题是,为什么选择最大值而不是最小值?

谢谢你。


回答:

考虑以下场景:

有三个簇。一个簇与其他簇分离得很好,另外两个簇混杂在一起。

假设所有簇的S_i都为0.5。

对于混杂的簇,M_ij接近于零。对于分离良好的簇,均值之间的距离要大得多。结果是,混杂簇的R_i值较大,而分离簇的R_i值较小。

如果你取最大值,指数会说“有两个簇混在一起,结果因此不好——并非所有簇都分离得很好”。如果你使用最小值,它会忽略这个问题并说“至少它与一个其他簇分开了”。

Related Posts

Keras Dense层输入未被展平

这是我的测试代码: from keras import…

无法将分类变量输入随机森林

我有10个分类变量和3个数值变量。我在分割后直接将它们…

如何在Keras中对每个输出应用Sigmoid函数?

这是我代码的一部分。 model = Sequenti…

如何选择类概率的最佳阈值?

我的神经网络输出是一个用于多标签分类的预测类概率表: …

在Keras中使用深度学习得到不同的结果

我按照一个教程使用Keras中的深度神经网络进行文本分…

‘MatMul’操作的输入’b’类型为float32,与参数’a’的类型float64不匹配

我写了一个简单的TensorFlow代码,但不断遇到T…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注