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人工智能完整词典
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标准互信息
基于信息论的外部评估度量，通过将互信息除以两个分区的平均熵来量化两个分区之间的相互依赖关系。
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修正邓恩指数
邓恩指数的一种变体，使用替代的簇内和簇间距离度量，以提高对各种形状和大小不同簇的敏感性。
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谢-贝尼指数
专门用于模糊聚类的指数，评估簇内紧密度和簇间分离度之间的权衡，特别适用于模糊C均值算法。
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纯度得分
外部评估度量，测量正确分配给主导簇的点的比例，计算为每个簇相对于真实类的反熵平均值。
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V度量得分
外部评估度量，结合了同质性和完整性，使用调和平均值，同时测量簇是否仅包含同一类的成员，以及一类的所有成员是否都在同一簇中。
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福尔克斯-马洛斯指数
分区之间相似性度量，计算在两个分区中共同分配的点对的精度和召回率的几何平均值，取值范围在0到1之间。
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休伯特系数
内部验证统计量，测量邻近矩阵和簇成员矩阵之间的相关性，评估分区的整体一致性。
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分区指数
内部评估度量，结合紧密度和分离度，通过计算簇内总方差与最小簇间分离度的比率，适用于大小不同的簇。
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相对有效性指数
一类度量，比较同一数据集的不同分区的质量，允许从多个候选解决方案中选择最佳聚类方案。
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