Dunn 지수 계산기

던 인덱스는 데이터의 군집화 품질을 평가하는 지표입니다. 군집 간 거리(군집 사이의 거리)와 군집 내 거리(군집 내의 거리)를 모두 고려합니다. 던 인덱스 값이 높을수록 군집화 품질이 우수하며, 군집 간 분리가 잘되고 군집이 치밀함을 나타냅니다. 던 인덱스는 서로 다른 군집화 알고리즘이나 구성을 비교하는 데 특히 유용합니다. 던 인덱스는 J.C. Dunn이 1974년 데이터 세트의 군집의 치밀성과 분리를 평가하는 방법으로 제안했습니다. 그 이후로 생물정보학, 마케팅, 패턴 인식과 같은 분야에서 군집 분석의 표준 도구가 되었습니다. 던 인덱스(D)는 다음과 같이 계산됩니다: \[D = \frac{\delta_{\min}}{\Delta_{\max}}\] 여기서: - \( \delta_{\min} \)은 최소 군집 간 거리입니다. - \( \Delta_{\max} \)는 최대 군집 내 거리입니다. 최소 군집 간 거리가 5.0이고 최대 군집 내 거리가 2.0이라면 던 인덱스는 다음과 같습니다: \[D = \frac{5.0}{2.0} = 2.5\] 던 인덱스는 다양한 응용 분야에서 군집화 알고리즘의 효과를 평가하는 데 널리 사용됩니다. 고객 분할, 이미지 인식, 시장 바구니 분석과 같은 작업에서 데이터 지점이 얼마나 잘 그룹화되었는지 확인하는 데 중요합니다. 1. 던 인덱스의 이상적인 값은 무엇입니까? - 던 인덱스 값이 높을수록 군집화가 더 좋습니다. 그러나 "이상적인" 값은 특정 데이터 세트와 상황에 따라 다릅니다. 2. 던 인덱스는 실제로 어떻게 사용됩니까? - 일반적으로 서로 다른 군집화 알고리즘을 비교하거나 단일 알고리즘 내에서 매개변수를 미세 조정하여 최상의 군집화 품질을 달성하는 데 사용됩니다. 3. 던 인덱스의 한계는 무엇입니까? - 던 인덱스는 노이즈와 이상치에 민감할 수 있습니다. 특히 불규칙한 군집 모양을 가진 모든 데이터 세트에 항상 최상의 지표는 아닐 수 있습니다.