| 一个新的聚类有效性分析指标 |
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| 引用本文： | 李双虎,张风海.一个新的聚类有效性分析指标[J].计算机工程与设计,2007,28(8):1772-1774. |
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| 作者姓名： | 李双虎 张风海 |
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| 作者单位： | 1. 河北省应用数学研究所,河北,石家庄,050081
2. 河北经贸大学,河北,石家庄,050061 |
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| 摘 要： | 聚类分析是无监督分类过程,其目的在于把目标对象划分为一系列有意义的组(或称类),使得每个组中的目标尽量"相似"或"接近",而不同组的目标尽可能"相异"或"远离".从而有助于发现目标的分布模式和目标间的相互关系.评估聚类质量的问题,称为聚类有效性分析.介绍一些典型分类算法,并提出了一种新的聚类有效性分析指标.
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| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类分析 算法 有效性 指标 聚类有效性分析 分析指标 validation clustering 分类算法 问题 聚类质量 评估 相互关系 分布模式 发现 相似 目标对象 意义 划分 过程 无监督分类 聚类分析 |
| 文章编号： | 1000-7024（2007）08-1772-03 |
| 修稿时间： | 2006-04-03 |
New index for clustering validation |
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| LI Shuang-hu,ZHANG Feng-hai.New index for clustering validation[J].Computer Engineering and Design,2007,28(8):1772-1774. |
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| Authors: | LI Shuang-hu ZHANG Feng-hai |
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| Affiliation: | 1. Applied Math Institute of Hebei Province, Shijiazhuang 050081, China; 2. Hebei Economic and Trade University, Shijiazhuang 050061, China |
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| Abstract: | Cluster analysis is an unsupervised classification process. It aims at classifying objects into meaningful groups, making objects in one group are much more similar than objects in different groups. And, therefore helps to discover distribution patterns and correlations of objects. To evaluate clustering results is the main subject of cluster validity. Some typical clustering methods are introduced and a new validation method based on K-means clustering is proposed. |
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| Keywords: | datamining cluster analysis algorithm validation index |
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