将以下 Davies-Bouldin 指数的描述总结为5句话以内。该指数用于评估聚类效果，其数学定义涉及到簇的相似性和可分离性。基本思想是，一个好的聚类应当使簇间的相似性尽可能高，同时簇内的相似性尽可能低。Davies-Bouldin 指数计算方法是，对于每一个簇，找到与其最相似的其他簇，根据簇的相似性和可分离性综合计算出一个分数，然后取所有簇的最大值即为该指数。Davies-Bouldin 指数的值越小，表示聚类效果越好，因为这意味着每个簇与其他簇之间的差异性足够大，同时簇内部的紧致性也很高。该指数因为概念清晰、易于理解和计算，所以在实践中得到了广泛应用。
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Davies-Bouldin 指数用于评估聚类效果，通过计算簇的相似性和可分离性来定义。好的聚类应使簇间相似性高而簇内相似性低。指数计算时，先找到每个簇与其他最相似的簇，根据其相似性和可分离性计算得分。所有簇中的最大值即为 Davies-Bouldin 指数，该值越小聚类效果越好。因计算简便、理解直观，该指数在实践中广泛使用。
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