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摘要:
针对模糊C-均值的现有评价指标没有涉及到数据集的真实几何分布结构和先验信息的问题,为了能准确找到与数据样本自然分布相匹配的簇,提出了一种改进的有效性评价指标VCSC.该指标结合簇内数据平方误差和、隶属度权值及根号权值定义紧凑性度量,结合簇中心距离最小值、隶属度及各簇中心到平均簇中心的距离和定义分离度,结合隶属度范围及样本分布情况定义结合度量.实验结果表明,所提出的指标能够有效地对聚类结果进行评估,能够准确得出数据中最佳的聚类数目.
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文献信息
篇名 改进的模糊C-均值聚类有效性指标
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 模糊聚类 有效性指标 隶属度 几何结构 最佳聚类
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 156-161
页数 6页 分类号 TP301
字数 5380字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1901-0117
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 陈华 新疆大学电气工程学院 54 236 9.0 13.0
2 李阳 山东科技大学计算机科学与工程学院 7 18 3.0 4.0
3 严加展 新疆大学电气工程学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊聚类
有效性指标
隶属度
几何结构
最佳聚类
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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