基于数据约减的聚类有效性分析

• 作者: 于晓 李晨 王亚茹
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 数据约减 方向角 聚类分析 最优类数
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 55-57,61
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3159字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2017)03-0055-03

摘要

聚类分析中利用有效性指标判断数据集的正确类数极易受到噪声数据、类之间分离性以及聚类算法的影响,所确定类数的正确性难以得到保证.为克服这个问题,以文献[1]中的数据约减方法为基础,对原数据集和约减后的数据集利用有效性指标进行正确类数判别.实验表明:该方法能增大类之间的分离性,有效判断数据集的最优类数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于晓	天津大学电气与自动化工程学院	4	13	2.0	3.0
2	王亚茹	天津大学电气与自动化工程学院	4	10	2.0	3.0
3	李晨	天津大学电气与自动化工程学院	2	8	2.0	2.0