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一种新的数据分类效果评价方法
一种新的数据分类效果评价方法
来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 5次 | 上传用户:trung
【摘 要】
:
针对模糊C-均值聚类算法对初始化分类参数的选择比较敏感而导致分类结果差异性较大的不足,提出基于模糊C-均值聚类目标函数相对权重系数的偏导函数进行数据分类效果好坏的评价。实验结果表明,该文定义的分类效果评价方法是可行的。
【作 者】
:
吴成茂
范九伦
【机 构】
:
西安邮电学院信息与控制系
【出 处】
:
计算机工程与应用
【发表日期】
:
2004年25期
【关键词】
:
模糊C-均值聚类
目标函数
分类效果
fuzzy c-means algorithm
objective function
classifying qualit
【基金项目】
:
国家自然科学基金项目:聚类有效性问题的研究(编号:69972041)资助
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针对模糊C-均值聚类算法对初始化分类参数的选择比较敏感而导致分类结果差异性较大的不足,提出基于模糊C-均值聚类目标函数相对权重系数的偏导函数进行数据分类效果好坏的评价。实验结果表明,该文定义的分类效果评价方法是可行的。
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