【摘 要】
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针对模糊聚类需要预知最佳聚类个数的问题,提出了一种新的基于隶属比的聚类有效性指标Vnew,首先根据经典有效性指标的设计思路,充分考虑数据集合的隶属度矩阵特征和几何空间
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项基金（14CX02032A）
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针对模糊聚类需要预知最佳聚类个数的问题,提出了一种新的基于隶属比的聚类有效性指标Vnew,首先根据经典有效性指标的设计思路,充分考虑数据集合的隶属度矩阵特征和几何空间分布,通过重新定义类内距和类间距的方式,推导出基本的有效性指标;其次,定义隶属比的概念,放大基本有效性指标的计算值;最后,为了避免隶属比对有效性指标造成过分影响而失去意义,引入分类个数进行抑制.理论分析和仿真实验表明,通过对相同数据集进行分析处理,与经典的XB指标相比Vxb,新指标Vnew具有更高的准确率和可靠性,在类间有重叠数据的情况下也能
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