基于模糊划分测度的聚类有效性指标

摘要：

聚类有效性指标用于评价聚类结果的有效性.根据聚类的基本特性,提出了一个新的用于发现最优模糊划分的聚类有效性指标,该有效性指标采用模糊划分测度和信息熵两个重要因子来评价模糊聚类的有效性.其中,模糊划分测度用于评价聚类的类内紧致性与类间分离性,而信息熵则反映了模糊聚类划分结果的不确定性程度.实验结果表明,该聚类有效性指标能对模糊聚类结果的有效性进行正确的评价,特别是对于空间数据的聚类有效性评价,同其他有效性指标相比,它不仅能得到最优的模糊划分,而且对权重系数也是不敏感的.

关键词：模糊聚类、有效性指标、模糊C均值算法

所属期刊栏目：33

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2007-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：15-17