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最佳答案
Davies-Bouldin index是一种验证指标，经常用于评估要使用的最佳集群数量。它定义为簇分散度与簇分离度之间的比值，值越小表明聚类效果越好。
关于第二个指标，均方距离引用簇内方差，我们希望将其最小化，因为较低的 WCSS(簇内平方和)将 maximize the distance between clusters .
<小时/>关于machine-learning - Davies-Bouldin 指数越高或越低得分越好，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59279056/
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