邓斯指数

资 源 简 介

邓斯指数

详 情 说 明

邓斯指数（Dunn Index）是一种常用的聚类效果评估指标，主要用于衡量聚类结果的紧密度和分离度。该指标的核心思想是通过计算类间最小距离与类内最大直径的比值来评估聚类质量——比值越大说明聚类效果越好。

在MATLAB中实现邓斯指数主要涉及三个关键技术环节：首先需要计算不同聚类中心之间的最小距离，这反映了类间的分离程度；其次要计算每个聚类内部样本间的最大距离，即类内直径；最后将这两个值相除得到最终指数。MATLAB的矩阵运算优势使得这些距离计算可以高效完成，特别是通过pdist2函数快速计算样本间距离矩阵。

相比其他聚类评估指标，邓斯指数的优势在于计算过程直观且易于解释，适合作为聚类算法迭代优化时的评估参考。但需要注意该指标对噪声数据较为敏感，在应用时建议结合其他验证指标综合评估。