Индекс Дэвиса-Болдина

Внутренняя метрика, предложенная Д. Дэвисом и Д. Болдином. Она оценивает, насколько каждый кластер похож на наиболее близкий к нему соседний кластер с точки зрения компактности и расстояния между центрами. **Формула:** $DB = \frac{1}{K}\sum_{i=1}^{K}\max_{j \ne i}\left(\frac{S_i + S_j}{M_{ij}}\right)$, где $K$ — число кластеров, $S_i$ — среднее расстояние объектов i-го кластера до его центра, $M_{ij}$ — расстояние между центрами i-го и j-го кластеров. **Логика критерия:** Чем меньше значение индекса, тем лучше кластеризация: кластеры более компактны и лучше отделены друг от друга. Высокое значение показывает, что хотя бы для части кластеров существует слишком похожий соседний кластер.