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| 一种自适应模糊连接点聚类算法 | |
| 作者姓名： | 王保锋 麻晓璇 李金星 |
| 作者单位： | 广西大学计算机与电子信息学院,广西 南宁,530004;广西大学计算机与电子信息学院,广西 南宁,530004;广西大学计算机与电子信息学院,广西 南宁,530004 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51667004, 61762009) |
| 摘 要： | 模糊连接点聚类算法（Fuzzy Joint Points, FJP）用最大间隔下降法划分聚类的簇数目,这种确定簇数目的方法具有主观性,不利于算法的应用推广。针对此问题,提出一种基于有效近邻簇指标的自适应FJP聚类算法,通过Kernels-VCN指标来评估聚类的有效性,从而实现最佳簇数目的自适应确定,最后在UCI数据集和人工数据集上验证所提算法的可行性。 |
| 关 键 词： | 模糊连接点聚类 有效近邻簇指标 最佳划分水平 最佳簇数 |
| 收稿时间： | 2019-10-29 |
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