クラスタ解析のための30の内部基準測定のモンテカルロ研究

クラスタ解析のための30の内部基準測定のモンテカルロ評価が実施された。内部の凝集性と外部の分離性の特性を示すクラスタを持つ人工データセットが構築された。データセットは4つの階層的クラスタリング法によって分析された。その結果得られた内部基準値は、アルゴリズムによる正しいクラスタ構造の回復度を決定する2つの外部基準指標と比較された。結果は、一部の内部基準測定が正しいクラスタ回復の有効な指標として特定できることを示していた。このサブセットの指標は、クラスタ構造の存在やクラスタリングアルゴリズムのための順列検定の基盤を形成することができる。