VIASCKDE Index: A Novel Internal Cluster Validity Index for Arbitrary-Shaped Clusters Based on the Kernel Density Estimation

Table 6

The best parameters for datasets that were detected by the cluster validity indices with the DBSCAN algorithm.

Dataset	DBSCAN parameters	Best parameters detected by indices for the DBSCAN algorithm
		SI	DI	DB	CH	S_Dbw	DSI	RMSSTD	VIASCKDE
Half-kernel	ε	0.08	0.08	0.05	0.08	0.05	0.05	0.08	0.08
	MinPts	7	7	11	7	15	11	7	7
Two spirals	ε	0.1	0.1	0.05	0.1	0.05	0.1	0.05	0.1
	MinPts	11	11	15	11	15	11	14	11
Outlier	ε	0.07	0.07	0.07	0.07	0.05	0.07	0.05	0.07
	MinPts	15	15	15	15	8	15	14	15
Corners	ε	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1
	MinPts	15	15	15	15	15	15	15	15
Cluster in cluster	ε	0.06	0.06	0.06	0.06	0.06	0.06	0.06	0.06
	MinPts	12	12	12	12	12	12	14	12
Crescent full moon	ε	0.07	0.07	0.07	0.07	0.05	0.06	0.05	0.07
	MinPts	14	14	14	14	15	12	15	14
Moon	ε	0.06	0.08	0.06	0.06	0.05	0.05	0.06	0.06
	MinPts	7	11	9	7	9	9	15	15
Face	ε	0.06	0.1	0.1	0.06	0.06	0.05	0.06	0.1
	MinPts	15	8	5	6	15	12	11	8
Wave	ε	0.09	0.09	0.06	0.09	0.05	0.06	0.05	0.06
	MinPts	12	5	12	12	9	12	15	12
Fisher iris	ε	0.14	0.19	0.14	0.14	0.08	0.14	0.06	0.19
	MinPts	15	6	15	15	5	15	7	6
Breast cancer	ε	0.39	0.33	0.39	0.39	0.06	0.06	0.05	0.4
	MinPts	8	5	8	8	5	5	14	5
Aggregation	ε	0.06	0.09	0.06	0.06	0.06	0.06	0.05	0.06
	MinPts	13	7	13	13	14	12	14	13
Thyroid	ε	0.1	0.1	0.06	0.09	0.07	0.05	0.05	0.1
	MinPts	5	5	12	5	6	8	9	5
Zelnik1	ε	0.08	0.08	0.05	0.1	0.07	0.07	0.08	0.07
	MinPts	6	15	14	7	5	5	15	5
Zelnik5	ε	0.06	0.1	0.05	0.1	0.06	0.05	0.05	0.1
	MinPts	14	13	12	13	15	12	14	13
Xclara	ε	0.05	0.08	0.09	0.05	0.05	0.05	0.08	0.05
	MinPts	13	12	15	13	13	13	12	13
Banana	ε	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05	0.05
	MinPts	9	9	9	9	9	9	9	9
Ds2c2sc13	ε	0.09	0.09	0.06	0.06	0.05	0.06	0.09	0.05
	MinPts	10	10	14	14	13	14	10	8
2sp2glob	ε	0.1	0.1	0.05	0.07	0.08	0.1	0.06	0.07
	MinPts	9	9	12	14	6	9	5	14
Cure-t1-2000n	ε	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1
	MinPts	10	10	10	10	10	10	10	10