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| 一组新的聚类有效性指标 | |
| 引用本文： | 岳士弘,李平,于剑.一组新的聚类有效性指标[J].模式识别与人工智能,2004,17(4). |
| 作者姓名： | 岳士弘 李平 于剑 |
| 作者单位： | 1. 浙江大学,信息科学与工程学院,工业控制技术研究所,杭州,310027 2. 北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100875 |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) |
| 摘 要： | 分析了几个常用的聚类有效性指标的特点,得出它们在聚类有效性设计中必须遵守的规律.基于这些规律以及类内距、类间距及噪声类的相互关系,提出一组新的有效性指标.它们对最优聚类数的计算效果优于现有的结果,特别是适合于含有任意形状和密度不均匀类的数据集的聚类效果评价.通过试验对这组有效性指标做了进一步对比,得到一些新的结果. |
| 关 键 词： | 聚类分析 有效性 类内距 类间距 |
A GROUP OF NEW INDEXES OF CLUSTER VALIDITY |
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