一个新的聚类有效性分析指标

• 作者: 张风海 李双虎
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类分析 算法 有效性 指标
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与算法
• 页码范围: 1772-1774
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2565字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7024.2007.08.012

摘要

聚类分析是无监督分类过程,其目的在于把目标对象划分为一系列有意义的组(或称类),使得每个组中的目标尽量"相似"或"接近",而不同组的目标尽可能"相异"或"远离".从而有助于发现目标的分布模式和目标间的相互关系.评估聚类质量的问题,称为聚类有效性分析.介绍一些典型分类算法,并提出了一种新的聚类有效性分析指标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李双虎		6	46	4.0	6.0
2	张风海		1	24	1.0	1.0