一种新的聚类有效性函数

• 作者: 吴友情 彭勇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 聚类有效性 模糊c均值 聚类紧密度 聚类分离度
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 124-126,132
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4165字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.06.035

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴友情	安徽大学计算机科学与技术学院	3	21	2.0	3.0