基于隶属比的聚类有效性指标

• 作者: 侯双双 时念云 马力
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 模糊聚类 模糊C均值 有效性指标 类间距 隶属度矩阵
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 109-114
• 页数: 6页
• 字数: 4765字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005274

摘要

针对模糊聚类需要预知最佳聚类个数的问题,提出了一种新的基于隶属比的聚类有效性指标Vnew,首先根据经典有效性指标的设计思路,充分考虑数据集合的隶属度矩阵特征和几何空间分布,通过重新定义类内距和类间距的方式,推导出基本的有效性指标;其次,定义隶属比的概念,放大基本有效性指标的计算值;最后,为了避免隶属比对有效性指标造成过分影响而失去意义,引入分类个数进行抑制.理论分析和仿真实验表明,通过对相同数据集进行分析处理,与经典的XB指标相比Vxb,新指标Vnew具有更高的准确率和可靠性,在类间有重叠数据的情况下也能够做出正确的划分,具有一定的推广价值.