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摘要:
为数据集选择合适的聚类算法是获得高质量聚类结果的前提和保障.提出了基于有效性指标的聚类算法选择方法,通过对不同聚类算法的聚类结果的质量评价为数据集选择最适合的聚类算法.该方法的优点是在对数据集的情况了解甚少的情况下,也能有效地保障聚类质量.实验结果表明本文方法十分有效,为实验数据集正确选择出最适合的聚类算法,并获得了高质量的聚类结果.
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文献信息
篇名 基于有效性指标的聚类算法选择
来源期刊 四川师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 聚类算法选择 有效性指标 Silhouette指标
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 技术研究及其它
研究方向 页码范围 915-918
页数 分类号 TP274
字数 3415字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-8395.2011.06.029
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李晓 福建师范大学数学与计算机科学学院 34 317 10.0 17.0
2 王开军 福建师范大学数学与计算机科学学院 22 137 6.0 11.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
聚类算法选择
有效性指标
Silhouette指标
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
四川师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-8395
51-1295/N
大16开
成都市静安路5号
1978
chi
出版文献量(篇)
3968
总下载数(次)
9
总被引数(次)
17783
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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