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基于互包含度的数据分类效果评价研究
被引量:
1
1
作者
吴成茂
范九伦
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2005年第1期159-161,共3页
针对模糊C-均值聚类算法对初始化分类参数的选择比较敏感而导致分类结果差异性较大的不足,提出了基于互包含度的有效性函数进行数据分类效果好坏的评价。实验结果表明,本文定义的分类效果评价方法是可行的。
关键词
互包含度
数据分类
效果评价
模糊C-均值聚类算法
非监督模式识别方法
下载PDF
职称材料
题名
基于互包含度的数据分类效果评价研究
被引量:
1
1
作者
吴成茂
范九伦
机构
西安邮电学院信息与控制系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2005年第1期159-161,共3页
基金
国家自然科学基金(批准号:69972041)
文摘
针对模糊C-均值聚类算法对初始化分类参数的选择比较敏感而导致分类结果差异性较大的不足,提出了基于互包含度的有效性函数进行数据分类效果好坏的评价。实验结果表明,本文定义的分类效果评价方法是可行的。
关键词
互包含度
数据分类
效果评价
模糊C-均值聚类算法
非监督模式识别方法
Keywords
Fuzzy c-means algorithm
Mutual subsethood
Classifying quality
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于互包含度的数据分类效果评价研究
吴成茂
范九伦
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2005
1
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