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摘要:
聚类有效性评价指标分为外部评价指标和内部评价指标两大类.现有外部评价指标没有考虑聚类结果类偏斜现象;现有内部评价指标的聚类有效性检验效果难以得到最佳类簇数.针对现有内外部聚类评价指标的缺陷,提出同时考虑正负类信息的分别基于相依表和样本对的外部评价指标,用于评价任意分布数据集的聚类结果; 提出采用方差度量类内紧密度和类间分离度,以类间分离度与类内紧密度之比作为度量指标的内部评价指标.UCI数据集和人工模拟数据集实验测试表明,提出的新内部评价指标能有效发现数据集的真实类簇数;提出的基于相依表和样本对的外部评价指标,可有效评价存在类偏斜与噪音数据的聚类结果.
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文献信息
篇名 聚类有效性评价新指标
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 聚类 聚类有效性 评价指标 外部指标 内部指标 F-measure AdjustedRandIndex STDI S2 PS2
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 873-882
页数 10页 分类号 TP108
字数 5658字 语种 中文
DOI 10.11992/tis.201706029
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 谢娟英 陕西师范大学计算算计科学学院 46 873 15.0 28.0
2 周颖 陕西师范大学计算算计科学学院 6 32 3.0 5.0
3 王明钊 陕西师范大学计算算计科学学院 5 35 4.0 5.0
4 姜炜亮 陕西师范大学计算算计科学学院 1 17 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
聚类有效性
评价指标
外部指标
内部指标
F-measure
AdjustedRandIndex
STDI
S2
PS2
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
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
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11
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12401
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