# Analysis and Evaluation of Clustering Techniques Applied to Wireless Acoustics Sensor Network Data
## 3 Results and Discussion
\begin{table}
\begin{tabular}{c c c c c c c c c c c} \hline \hline  & & & & & & & & & & & \\
**Algor. 1** & **3** & **4** & **5** & **6** & **7** & **8** & **9** & **10** & **11** & **12** \\ \hline \multicolumn{11}{c}{BCN 1’s WASN data} \\ \hline HC 1 & 0.218 & 0.236 & 0.236 & 0.227 & 0.227 & 0.227 & 0.234 & 0.234 & 0.234 & 0.245 \\ KM 1 & 0.161 & 0.199 & 0.178 & 0.255 & 0.275 & 0.275 & 0.248 & 0.226 & 0.166 & 0.282 \\ DINANA & 0.073 & 0.074 & 0.098 & 0.102 & 0.102 & 0.125 & 0.146 & 0.157 & 0.165 & 0.171 \\ PAM & 0.069 & 0.146 & 0.172 & 0.173 & 0.173 & 0.173 & 0.222 & 0.240 & 0.240 & 0.240 \\ CLARA & 0.069 & 0.075 & 0.163 & 0.173 & 0.210 & 0.210 & 0.210 & 0.240 & 0.210 & 0.246 \\ SOM & 0.161 & 0.199 & 0.178 & 0.179 & 0.163 & 0.145 & 0.131 & 0.154 & 0.094 & 0.100 \\ GAUSS & 0.050 & 0.028 & 0.125 & 0.076 & 0.056 & 0.133 & 0.164 & NA 2 & 0.063 & 0.099 \\ SOTA & 0.091 & 0.101 & 0.101 & 0.101 & 0.101 & 0.101 & 0.059 & 0.059 & 0.059 & 0.059 \\ \hline \multicolumn{11}{c}{MAD 1’s WASN data} \\ \hline HC 1 & 0.144 & 0.166 & 0.212 & 0.212 & 0.347 & 0.347 & 0.347 & 0.347 & 0.364 & 0.388 \\ KM 1 & 0.191 & 0.165 & 0.220 & 0.253 & 0.347 & 0.347 & 0.347 & 0.347 & 0.364 & 0.358 \\ DINANA & 0.158 & 0.141 & 0.220 & 0.253 & 0.282 & 0.290 & 0.295 & 0.295 & 0.336 & 0.352 \\ PAM & 0.088 & 0.145 & 0.183 & 0.074 & 0.220 & 0.290 & 0.290 & 0.290 & 0.290 & 0.290 \\ CLARA & 0.088 & 0.145 & 0.183 & 0.074 & 0.220 & 0.295 & 0.295 & 0.309 & 0.309 \\ SOM & 0.193 & 0.165 & 0.165 & 0.084 & 0.165 & 0.129 & 0.061 & 0.129 & 0.181 & 0.244 \\ GAUSS & 0.086 & 0.032 & 0.116 & 0.147 & 0.075 & 0.171 & 0.070 & 0.066 & 0.105 & 0.258 \\ SOTA & 0.125 & 0.193 & 0.193 & 0.193 & 0.255 & 0.255 & 0.282 & 0.290 & 0.290 & NA 2 \\ \hline \multicolumn{11}{c}{Federated MAD 1 and BCN 1 joined WASN data} \\ \hline HC 1 & 0.120 & 0.131 & 0.163 & 0.163 & 0.163 & 0.153 & 0.160 & 0.193 & 0.225 & 0.225 \\ KM 1 & 0.071 & 0.031 & 0.143 & 0.169 & 0.170 & 0.172 & 0.167 & 0.170 & 0.236 & 0.251 \\ DINANA & 0.075 & 0.082 & 0.089 & 0.103 & 0.110 & 0.122 & 0.145 & 0.146 & 0.157 & 0.158 \\ PAM & 0.061 & 0.101 & 0.100 & 0.167 & 0.110 & 0.083 & 0.071 & 0.071 & 0.093 & 0.095 \\ CLARA & 0.103 & 0.101 & 0.123 & 0.137 & 0.103 & 0.143 & 0.159 & 0.096 & 0.092 & 0.103 \\ SOM & 0.027 & 0.101 & 0.143 & 0.126 & 0.109 & 0.071 & 0.110 & 0.084 & 0.071 & 0.078 \\ GAUSS & 0.033 & 0.031 & 0.019 & 0.045 & 0.041 & 0.040 & 0.053 & 0.058 & 0.072 & 0.072 \\ SOTA & 0.044 & 0.044 & 0.044 & 0.051 & 0.059 & 0.059 & 0.059 & 0.079 & 0.079 \\ \hline \multicolumn{11}{c}{1 Abbreviations: Algor.: Algorithm, HC: Hierarchical Agglomeration and KM: K-means, MAD Madrid, BCN Barcelona. 2 No convergence.} \\ \end{tabular}
\end{table} 
Table 4: Evaluation and comparison of clustering techniques over WASN data based on the Dunn index. a stable and high noise level. The second cluster includes 29 nodes, and presents high sound pressure levels during the three periods reaching maximum noise level values, in addition to the highest standard deviation, in other words, the variation over the mean is high. Finally, the third cluster includes 30 nodes with the lowest sound pressure level during all periods. Moreover, its standard deviation is at an intermediate value between the two other clusters.