ML.NET K 均值聚类 - 什么是 Davies Bouldin 指数？
ML.NET KMeans clustering - What is the Davies Boulding Index?
我正在使用 ML.NET (here) 中的 KMeans 聚类算法，在评估模型时，我在模型指标中看到 Davies Bouldin Index。
这个指标的范围是多少？它的零值是什么意思？
根据文档，Davies Bouldin 指数是：
“within-cluster距离与between-cluster距离的平均比率。集群越紧密，集群越远，这个值就越低。”
还有：
“值越接近 0 越好。聚类之间的距离越远、分散程度越低，得分越高。”
您可以在以下 here.
中找到有关 Davies Bouldin 指数的更多信息
我正在使用 ML.NET (here) 中的 KMeans 聚类算法，在评估模型时，我在模型指标中看到 Davies Bouldin Index。
这个指标的范围是多少？它的零值是什么意思？
根据文档，Davies Bouldin 指数是：
“within-cluster距离与between-cluster距离的平均比率。集群越紧密，集群越远，这个值就越低。” 还有：
“值越接近 0 越好。聚类之间的距离越远、分散程度越低，得分越高。” 您可以在以下 here.
中找到有关 Davies Bouldin 指数的更多信息