matlab计算DUNN函数

在MATLAB中，您可以使用以下代码来计算Dunn指数：

% 加载数据
load fisheriris
X = meas;

% 计算不同聚类数目下的簇内距离和簇间距离
K = 2:10;
intra_dist = zeros(1,length(K));
inter_dist = zeros(1,length(K));
for k = K
    [idx, C, sumd] = kmeans(X, k);
    for i = 1:k
        intra_dist(k-1) = intra_dist(k-1) + sum(pdist(X(idx==i,:)));
        for j = 1:k
            if j ~= i
                inter_dist(k-1) = inter_dist(k-1) + norm(C(i,:)-C(j,:));
            end
        end
    end
end

% 计算Dunn指数
dunn = min(pdist2(C,C))/max(intra_dist)/min(inter_dist);

这段代码将鸢尾花数据集加载到MATLAB中，并使用K-Means算法计算不同聚类数目下的簇内距离和簇间距离。然后，它计算Dunn指数，其中min(pdist2(C,C))表示簇中心之间的最小距离，max(intra_dist)表示所有簇内距离的最大值，min(inter_dist)表示所有簇间距离的最小值。

请注意，在实际应用中，您可能需要根据数据的特点和需求进行调整和优化，以获得更准确和可靠的Dunn指数。