【摘 要】
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用于发现数据集类簇数k的常用内部评价指标DB（Davies Bouldin）和BWP（Between-within Proportion）等需要先确定一个搜索范围kmax,使数据集的类簇数满足k≤kmax,但如何确定kmax尚无
【基金项目】
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国家自然科学基金(31372250);陕西省科技攻关项目(2013K12-03-24);中央高校基本科研业务费专项资金(GK201503067)
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用于发现数据集类簇数k的常用内部评价指标DB（Davies Bouldin）和BWP（Between-within Proportion）等需要先确定一个搜索范围kmax,使数据集的类簇数满足k≤kmax,但如何确定kmax尚无理论指导。针对这一问题,提出一个新F统计量Fr,将Fr作为新聚类有效性准则,以判断聚类算法收敛与否,自适应地确定数据集类簇数;将Fr应用于快速K-medoids算法的收敛性判断,并以基于最小生成树的测地距离,即样本对在最小生成树上的路径长度,代替其间的直接欧氏距离度量样本相似性,得
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