Abstract-I denna artikel, utvärderar vi prestandan av tre kluster algoritmer, hårda K-Means, enda koppling, och en simulerad glödgning (SA) baserad teknik, i kombination med fyra kluster validitet index, nämligen Davies-Bouldin index, Dunn index, Calinski-Harabasz index, och ett nyligen utvecklat index I. Baserat på ett samband mellan index I och Dunn's index, en lägre gräns av värdet av den förra uppskattas teoretiskt för att få unik hård K-partition när datamängden har skilda understrukturer. Effektiviteten hos de olika validitetsindexen och klustermetoderna i den automatiska utvecklingen av lämpligt antal kluster visas experimentellt för både artificiella och verkliga datamängder med antalet kluster som varierar från två till tio. När det lämpliga antalet kluster har fastställts används den SA-baserade klustertekniken för korrekt uppdelning av data i det nämnda antalet kluster.
Maulik-Bandyopadhyay index: Ett mer nyligen utvecklat index heter I index REF.
Performance Evaluation of Some Clustering Algorithms and Validity Indices
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}