Davies, David L., and Donald W. Bouldin. “A cluster separation measure.” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 2 (1979): 224-227.

公式与简介

指标越小表明聚类效果越好，最小值为0

首先计算：Rij=si+sjdijR_{ij} = \frac{s_i + s_j}{d_{ij}}Rij=dijsi+sj

其中 sis_isi表示这个类的直径；dijd_{ij}dij表示类iii与jjj的质心(centroids)之间的距离

然后取最大的RijR_{ij}Rij即可得到DB指标值：DB=1k∑i=1kmax⁡i≠jRijDB = \frac{1}{k} \sum_{i=1}^k \max_{i \neq j} R_{ij}DB=k1∑i=1kmaxi=jRij

代码实现

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import metrics
from sklearn.cluster import KMeansdataframe = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0, 50, size=(200, 10)))
# 以kmeans聚类方法为例
kmeans_model = KMeans(n_clusters=3, random_state=1).fit(dataframe)
labels = kmeans_model.labels_
# 计算指标
score = metrics.davies_bouldin_score(dataframe, labels)
print(score)

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