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Indice de Davies-Bouldin et Partitionnement de données

Raccourcis: Différences, Similitudes, Jaccard similarité Coefficient, Références.

Différence entre Indice de Davies-Bouldin et Partitionnement de données

Indice de Davies-Bouldin vs. Partitionnement de données

En apprentissage automatique, plus précisément en classification automatique, l'indice de Davies-Bouldin est une mesure de qualité d'une partition d'un ensemble de données, introduite par David L. Davies et Donald W. Bouldin en 1979. clustering'' hiérarchique. Le partitionnement de données (ou en anglais) est une méthode en analyse des données.

Similitudes entre Indice de Davies-Bouldin et Partitionnement de données

Indice de Davies-Bouldin et Partitionnement de données ont 3 choses en commun (em Unionpédia): Apprentissage automatique, Classement automatique, Indice de Dunn.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique.

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Classement automatique

La fonction 1-x^2-2*exp(-100*x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets.

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Indice de Dunn

L'indice de Dunn est une mesure de qualité d'une partition d'un ensemble de données en classification automatiqueA fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well-separated clusters, Dunn, Joseph C., Journal of Cybernetics, 1973.

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La liste ci-dessus répond aux questions suivantes

Comparaison entre Indice de Davies-Bouldin et Partitionnement de données

Indice de Davies-Bouldin a 4 relations, tout en Partitionnement de données a 41. Comme ils ont en commun 3, l'indice de Jaccard est 6.67% = 3 / (4 + 41).

Références

Cet article montre la relation entre Indice de Davies-Bouldin et Partitionnement de données. Pour accéder à chaque article à partir de laquelle l'information a été extraite, s'il vous plaît visitez:

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