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基于错误度量的模糊聚类有效性函数
被引量:
1
1
作者
贲圣兰
苏光大
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2010年第1期11-16,共6页
聚类的错误主要表现为两种形式:将原属不同类的数据分到同一个聚类和将原属同一类的数据分到不同聚类.文中提出类内不一致性和类间重叠度两个指标分别度量聚类中出现这两类错误的程度.一个好的模糊分割中包含的聚类错误应尽可能少.同时...
聚类的错误主要表现为两种形式:将原属不同类的数据分到同一个聚类和将原属同一类的数据分到不同聚类.文中提出类内不一致性和类间重叠度两个指标分别度量聚类中出现这两类错误的程度.一个好的模糊分割中包含的聚类错误应尽可能少.同时,聚类紧致度应尽可能大.基于这两个错误度量指标和紧致性度量,提出一种有效性函数来判断模糊聚类的有效性.实验结果表明,提出的有效性函数能有效判断最佳聚类数并且有较好的鲁棒性.
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关键词
模糊C均值聚
类
有效性函数
类内不一致性
类
间重叠度
原文传递
题名
基于错误度量的模糊聚类有效性函数
被引量:
1
1
作者
贲圣兰
苏光大
机构
清华大学电子工程系
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2010年第1期11-16,共6页
基金
国家"十一五"科技支撑计划资助项目(No.2006BAK08807)
文摘
聚类的错误主要表现为两种形式:将原属不同类的数据分到同一个聚类和将原属同一类的数据分到不同聚类.文中提出类内不一致性和类间重叠度两个指标分别度量聚类中出现这两类错误的程度.一个好的模糊分割中包含的聚类错误应尽可能少.同时,聚类紧致度应尽可能大.基于这两个错误度量指标和紧致性度量,提出一种有效性函数来判断模糊聚类的有效性.实验结果表明,提出的有效性函数能有效判断最佳聚类数并且有较好的鲁棒性.
关键词
模糊C均值聚
类
有效性函数
类内不一致性
类
间重叠度
Keywords
Fuzzy C-Means Clustering, Validity Index, Intra-Class Non-Consistency, Inter-Class Overlapping
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于错误度量的模糊聚类有效性函数
贲圣兰
苏光大
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2010
1
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