摘要
基于数据集的模糊划分,引入了类与类间的关联度,依据类间的关联度,定义了一个聚类有效性函数,仿真数据和实际数据的实验结果表明该聚类有效性函数是有价值的。
Based on the fuzzy partition of data set, fuzzy correlation degree between classes is introduced, then a cluster validity function is defined. Experiments on artificial data and real data showed that this function is valuable.
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2001年第3期302-305,共4页
Pattern Recognition and Artificial Intelligence
基金
国家自然科学基金
关键词
模式识别
模糊关联度
聚类
有效性函数
计算机
Fuzzy C-Means Clustering, Cluster Validity, Partition Coefficient, Fuzzy Correlation Degree
