10.3778/j.issn.1002-8331.2010.06.035
一种新的聚类有效性函数
聚类有效性函数是用于评价聚类结果优劣的指标,准确地给出初始聚类类别数将使得聚类结果趋于合理化.根据模糊不确定性理论及聚类问题的基本特性,引入了新的紧密度度量指标D_i(U;c),在此基础上提出了一个旨在寻求最优聚类类别数的有效性函数.该函数基于数据集的紧密度与分离度特征,综合考虑了数据成员的隶属度及数据集的几何结构.实验结果表明该有效性函数能够发现最优的聚类类别数,对于分类结构较为明确的数据集表现出良好的性能,并且对于权重系数具有良好的鲁棒性.
模糊聚类、聚类有效性、模糊c均值、聚类紧密度、聚类分离度
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TP391(计算技术、计算机技术)
2010-04-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
124-126,132