DaviesBouldinEvaluation
Davies-Bouldin 基準クラスタリング評価オブジェクト
説明
DaviesBouldinEvaluation
は、最適なクラスター数 (OptimalK
) を評価するために使用される標本データ (X
)、クラスタリング データ (OptimalY
)、および Davies-Bouldin 基準値 (CriterionValues
) で構成されるオブジェクトです。Davies-Bouldin 基準はクラスター内の距離とクラスター間の距離の比に基づいています。最適なクラスタリングの解は最小の Davies-Bouldin インデックス値をもちます。詳細は、Davies-Bouldin 基準を参照してください。
作成
Davies-Bouldin 基準クラスタリング評価オブジェクトを作成するには、関数 evalclusters
を使用し、基準を "DaviesBouldin"
と指定します。
その後、compact
を使用して、コンパクトなバージョンの Davies-Bouldin 基準クラスタリング評価オブジェクトを作成できます。この関数は、プロパティ X
、OptimalY
、および Missing
の内容を削除します。
プロパティ
例
詳細
参照
[1] Davies, D. L., and D. W. Bouldin. “A Cluster Separation Measure.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. PAMI-1, No. 2, 1979, pp. 224–227.
バージョン履歴
R2013b で導入