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Information Mutuelle Normalisée
Métrique d'évaluation externe basée sur la théorie de l'information, quantifiant la dépendance mutuelle entre deux partitions en normalisant l'information mutuelle par l'entropie moyenne des deux partitions.
Indice de Dunn Modifié
Variation de l'indice de Dunn utilisant des mesures alternatives de distance intra-cluster et inter-cluster pour améliorer la sensibilité aux clusters de formes variées et tailles différentes.
Indice de Xie-Beni
Indice spécifique au clustering flou évaluant le compromis entre la compacité intra-cluster et la séparation inter-cluster, particulièrement adapté pour les algorithmes Fuzzy C-Means.
Score de Pureté
Métrique d'évaluation externe mesurant la proportion de points correctement assignés aux clusters dominants, calculée comme la moyenne des entropies inversées de chaque cluster par rapport aux classes réelles.
V-Measure Score
Métrique d'évaluation externe combinant l'homogénéité et la complétude en utilisant la moyenne harmonique, mesurant simultanément si les clusters contiennent uniquement des membres d'une même classe et si tous les membres d'une classe sont dans le même cluster.
Indice de Fowlkes-Mallows
Métrique de similarité entre partitions calculant la moyenne géométrique de la précision et du rappel des paires de points assignées conjointement dans les deux partitions, variant entre 0 et 1.
Coefficient de Hubert
Statistique de validation interne mesurant la corrélation entre la matrice de proximités et la matrice d'appartenance aux clusters, évaluant la cohérence globale du partitionnement.
Indice de Partition
Métrique d'évaluation interne combinant la compacité et la séparation en calculant le ratio de la variance intra-cluster totale à la séparation inter-cluster minimale, adaptée aux clusters de tailles variables.
Indice de Validité Relative
Classe de métriques comparant la qualité de différentes partitions du même ensemble de données, permettant de sélectionner le meilleur schéma de clustering parmi plusieurs solutions candidates.