用于确定紧凑性、可分离性和簇数的绝对指数

寻找数据集中的"真实"簇是一个具有挑战性的问题。使用不同模型和算法获得的簇解决方案不一定提供紧凑且良好分离的簇或最优簇数。聚类有效性指标通常用于识别此类簇。然而，这些指标通常是相对型的，用于比较聚类算法或选择聚类算法的参数。此外，这些指标的成功取决于底层数据结构。本文引入了新的绝对聚类指标，用于确定簇的紧凑性和可分离性。我们为每个簇定义紧凑函数和一组相邻点，用于簇对。该函数用于确定每个簇的紧凑性以及整个簇分布的紧凑性。相邻点集合用于定义簇之间的间隙以及整体分布间隙。所提出的紧凑性和可分离性指标用于识别真实的簇数。我们使用多个合成和真实世界数据集，展示了这些新指标的性能，并与其他广泛使用的聚类有效性指标进行比较。