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摘要:
聚类有效性指标既可用来评价聚类结果的有效性,也可以用来确定最佳聚类数.根据模糊聚类的基本特性,提出了一种新的模糊聚类有效性指标.该指标结合了数据集的分布特征和数据隶属度两个重要因素来评价聚类结果,提高了判别的准确性.实验证明,该指标能对模糊聚类结果进行正确的评价,并自动获得最佳聚类数,特别是对类间有交叠的情况能够做出准确判定.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一个改进的模糊聚类有效性指标
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 有效性指标 模糊聚类分析 模糊C均值(FCM)
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 206-209
页数 分类号 TP391
字数 4136字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.05.062
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 胡学钢 合肥工业大学计算机与信息学院 314 3156 27.0 39.0
2 朱文婕 合肥工业大学计算机与信息学院 31 77 4.0 8.0
4 吴楠 合肥工业大学计算机与信息学院 8 37 2.0 6.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
有效性指标
模糊聚类分析
模糊C均值(FCM)
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
安徽省自然科学基金
英文译名:Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
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