A Cluster Separation Measure

David L. Davies; Donald W. Bouldin · IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence · 1979

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Autor / responsable

David L. Davies; Donald W. Bouldin

Editorial

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

Año

1979

Idioma

en

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A measure is presented which indicates the similarity of clusters which are assumed to have a data density which is a decreasing function of distance from a vector characteristic of the cluster. The measure can be used to infer the appropriateness of data partitions and can therefore be used to compare relative appropriateness of various divisions of the data. The measure does not depend on either the number of clusters analyzed nor the method of partitioning of the data and can be used to guide a cluster seeking algorithm.

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Davies, D. L. & Bouldin, D. W. (1979). A Cluster Separation Measure. https://doi.org/10.1109/tpami.1979.4766909

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Davies, David L, and Donald W. Bouldin. "A Cluster Separation Measure." 1979. https://doi.org/10.1109/tpami.1979.4766909.

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Davies, David L. and Donald W. Bouldin. 1979. "A Cluster Separation Measure.". https://doi.org/10.1109/tpami.1979.4766909.

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Davies, D. L. and Bouldin, D. W. 1979, A Cluster Separation Measure, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, available at: https://doi.org/10.1109/tpami.1979.4766909 [Accessed 28 Jun. 2026].

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Título: A Cluster Separation Measure

Autor / colaboradores: David L. Davies; Donald W. Bouldin

Editorial: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

Año de publicación: 1979

Idioma: en

Materias

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