Clust
Eval
clustering evaluation framework
Welcome
Overview
Clustering Methods
Data Sets
Measures
Submit
Advanced
Help
About us
Location:
Clustering Methods
»
clusterONE
»
Best Parameters
Navigation:
General
Best Qualities
Best Parameters
Hints:
Which parameter sets lead to the optimal clustering quality?
Please choose a clustering quality measure:
Davies Bouldin Index (R)
Dunn Index (R)
F1-Score
F2-Score
False Discovery Rate
False Positive Rate
Fowlkes Mallows Index (R)
Jaccard Index (R)
Rand Index
Rand Index (R)
Sensitivity
Silhouette Value (R)
Specificity
V-Measure
Dataset
Best quality
Parameter set
brown
0.99
s=1
d=0.1
chang_pathbased
0.333
s=160
d=0.6
ppi_mips
0.996
s=1
d=0.9
chang_spiral
0.331
s=197
d=0.1
astral_40_strsim
0.011
s=70
d=0.7333333333333333
astral_40_seqsim_beh
0.981
s=1
d=0.4
fraenti_s3
0.067
s=17
d=0.26666666666666666
bone_marrow_fixLabels
0.361
s=1
d=0.0
fu_flame
0.536
s=152
d=0.6666666666666666
coli_state
0.391
s=13
d=0.7333333333333333
coli_find
0.127
s=420
d=0.7
coli_need
0.387
s=80
d=1.0
coli_time
0.264
s=443
d=0.6
gionis_aggregation
0.217
s=446
d=1.0
veenman_r15
0.065
s=140
d=1.0
zahn_compound
0.247
s=200
d=0.1
synthetic_spirals
0.498
s=84
d=0.0
synthetic_cassini
0.357
s=9
d=0.6666666666666666
twonorm_100d
0.698
s=3
d=0.9333333333333333
twonorm_50d
0.861
s=6
d=0.16666666666666666
synthetic_cuboid
0.261
s=75
d=0.3
astral1_161
0.274
s=1
d=0.6333333333333333
tcga
0.554
s=88
d=0.3
bone_marrow
0.799
s=9
d=0.7
zachary
0.802
s=4
d=0.8333333333333334