聚类评价在聚类算法选择中的应用研究

• 作者: 李晓玲 王海燕
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 聚类 聚类结果 聚类评价方法 最优 评价指标
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 26-28
• 页数: 3页
• 字数: 3495字
• 语种: 中文

摘要

聚类分析是一种无监督的机器学习方法，聚类结果完全取决于所用聚类算法，不同的算法会得到不同的聚类结果，因此面对待挖掘数据选择合适的算法很重要。如何判断哪个聚类算法最合适，或者哪个算法的聚类结果最优，就需要用到聚类评价方法。本文选择各类聚类算法中的经典算法对某汽车4S店顾客消费数据进行聚类分析，最后用两种评价指标对各聚类结果进行评价进而选择出最优的聚类算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海燕	郑州航空工业管理学院实验室管理处计算中心	10	16	3.0	3.0
2	李晓玲	郑州航空工业管理学院实验室管理处计算中心	9	32	3.0	5.0