【摘 要】
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模糊聚类是模式识别、机器学习和图像处理等领域的重要研究内容。模糊C-均值聚类算法是最常用的模糊聚类实现算法，该算法需要预先给定聚类数才能对数据集进行聚类。提出了一种
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673193);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP11235,JUSRP51635B)
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模糊聚类是模式识别、机器学习和图像处理等领域的重要研究内容。模糊C-均值聚类算法是最常用的模糊聚类实现算法，该算法需要预先给定聚类数才能对数据集进行聚类。提出了一种新的聚类有效性指标，对聚类结果进行有效性验证。该指标从划分熵、隶属度、几何结构角度，定义了紧凑度、分离度、重叠度三个重要特征测量。在此基础上，提出了一种最佳聚类数确定方法。将新聚类有效性指标和传统有效性指标在6个人工数据集和3个真实数据集进行实验验证。实验结果表明，所提出的指标和方法能够有效地对聚类结果进行评估，适合确定样本的最佳聚类数。
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