一种自适应模糊连接点聚类算法

• 作者: 李金星 王保锋 麻晓璇
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊连接点聚类 有效近邻簇指标 最佳划分水平 最佳簇数
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 55-59,65
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5106字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.011

摘要

模糊连接点聚类算法(Fuzzy Joint Points,FJP)用最大间隔下降法划分聚类的簇数目,这种确定簇数目的方法具有主观性,不利于算法的应用推广.针对此问题,提出一种基于有效近邻簇指标的自适应FJP聚类算法,通过Kernels-VCN指标来评估聚类的有效性,从而实现最佳簇数目的自适应确定,最后在UCI数据集和人工数据集上验证所提算法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王保锋	广西大学计算机与电子信息学院	3	2	1.0	1.0
2	麻晓璇	广西大学计算机与电子信息学院	2	0	0.0	0.0
3	李金星	广西大学计算机与电子信息学院	1	0	0.0	0.0