berechnet den Davies-Bouldin-Index.
[DaviesBouldinIndex] = GetDaviesBouldinIndex(Samples, Centers, NormType, CompactnessType)
Matrix, die Beispielvektoren als Zeilen enthält
Matrix, die Cluster-Zentren als Zeilen enthält
Norm der Vektoren, ist Skalar größer als null, kann %inf sein
Exponent, der auf die Differenzen zwischen Vektoren und den entsprechenden Clusterzentren angewandt wird. Dieser Parameter ist optional. Voreingestellt ist eins.
Diese Funktion beurteilt, wie kompakt Cluster sind und wie gut diese von einander separiert sind, indem der Davies-Bouldin-Index berechnet wird. Ein niedriger Wert bedeutet, dass die Cluster sehr kompakt sind und sich kaum überlappen. Ein hoher Wert bedeutet, dass sich die Cluster stark überlappen. Der Davies-Bouldin-Index ist nur definiert, wenn es mindestens zwei von einander verschiedene Clusterzentren gibt.
David L. Davies and Donald W. Bouldin, 'A cluster separation measure', IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 1, no. 2, pp. 224 - 227, 1979