A Cluster Separation Measure

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

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Autore / responsabile

David L. Davies; Donald W. Bouldin

Editore

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

Anno

1979

Lingua

Inglés

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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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APA 7

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

MLA

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 7 Aug. 2026].

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Titolo: A Cluster Separation Measure

Autore / collaboratori: David L. Davies; Donald W. Bouldin

Editore: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

Anno di pubblicazione: 1979

Lingua: Inglés

Soggetti

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