HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

مؤشر صحة داخلية يعتمد على المسافة المرتبطة بالكثافة

Caiming Zhong Lianyu Hu

الملخص

من الضروري تقييم جودة نتائج التجميع في تحليل التجميع. وعلى الرغم من الانتقادات العديدة التي تم تقديمها في الأدبيات المتعلقة بمؤشرات صلاحية التجميع (CVIs)، إلا أنها تواجه بعض القيود عند التعامل مع المجموعات غير الكروية. أحد الأسباب هو أن قياس فصل المجموعات لا يأخذ في الاعتبار تأثير القيم الشاذة والClusters المجاورة. في هذا البحث، تم تصميم قياس مسافة جديد ومقاوم، يُدمج فيه مفهوم الكثافة، لحل هذه المشكلة، ثم تم اقتراح مؤشر صلاحية داخلي يستند إلى هذا القياس للفصل. ويتميز هذا المؤشر بأنه قادر على التعامل مع كل من البنية الكروية وغير الكروية للمجموعات. وتشير النتائج التجريبية إلى أن المؤشر المقترح يتفوق على بعض مؤشرات CVIs الكلاسيكية. يمكن الوصول إلى كود MATLAB والبيانات التجريبية من خلال الرابط التالي: https://github.com/hulianyu/CVDD


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp