| 基于数据划分最大信息的聚类有效性函数 |
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| 引用本文： | 吴成茂,范九伦.基于数据划分最大信息的聚类有效性函数[J].西安电子科技大学学报,2001,28(6):781-785. |
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| 作者姓名： | 吴成茂 范九伦 |
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| 作者单位： | 吴成茂（西安邮电学院,信息与控制系,陕西,西安,710061）
范九伦（西安邮电学院,信息与控制系,陕西,西安,710061） |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(69972041) |
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| 摘 要： | 基于样本最大分类信息的改进划分系数仅仅利用了数据的模糊分类信息，为了将数据分类的几何结构信息考虑进去，结合数据分类的最大内变差，提出一个聚类有效性标准。实验结果表明，该方法具有良好的分类性能。
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| 关 键 词： | 聚类有效性函数 最大分类信息 数据划分 模式识别 |
| 文章编号： | 1001-2400(2001)06-0781-04 |
| 修稿时间： | 2000年12月29 |
Clustering validity function based on the maximum information of data partition |
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| WU Cheng mao,FAN Jiu lun.Clustering validity function based on the maximum information of data partition[J].Journal of Xidian University,2001,28(6):781-785. |
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| Authors: | WU Cheng mao FAN Jiu lun |
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| Abstract: | The modified partition coefficient based on maximum membership degree information only uses the fuzzy classification information of the data set. In order to consider the geometry structure information of the data set, a new clustering validity function is presented using the maximum membership degree information combined with maximum inner variance of the data classification set. Experiment results show that the new method has good classification performance. |
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| Keywords: | fuzzy partition fuzzy c mean clustering clustering validity |
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