《表1 本研究采用的内部指标详细说明》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《2014年鲁甸M_S6.5级地震时空分布聚类分析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

对聚类结果进行评价的研究称为聚类有效性分析（Cluster Validity）。通常，聚类有效性的评价标准可分为外部标准（External Criteria）和内部标准（Internal Criteria）[18]。前者需要引入一个预期聚类结果（或正确聚类结果）作为参考，通过测量聚类结果和参考标准的一致性来评价聚类结果的优劣。本研究中，由于地震数据规律的不确定性，无法给定一个预期的聚类结果，所以当没有数据集的基准可用时，使用内部标准评估3种聚类方法的有效性。一般而言，内部标准通过考察类与类之间的分离情况和类内的紧凑情况评估聚类质量[19]。本文采用的内部评价指标是Calinski-Harabasz（CH）、DaviesBouldin（DB）、Dunn Validity Index（DVI）和Silhouette Coefficient（SC），各指标（表1）的计算可通过R语言中的clusterCrit包实现。