最近最远得分的聚类性能评价指标

聚类算法是数据分析中广泛使用的方法之一,而类别数往往是决定聚类算法性能的关键。目前,大部分聚类算法需要预先给定类别数,在很多情况下,很难根据数据集的先验知识获得有效的类别数。因此,为了获得数据集的类别数,本文基于最近邻一致性和最远邻相异性的准则,提出了一种最近最远得分评价指标,并在此基础上提出了一种自动确定类别数的聚类算法。实验结果证明了所提评价指标在确定类别数时的有效性和可行性。