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提出一个新的模糊聚类有效性指标。该指标能确定由模糊C-均值算法(FCM)所得模糊划分的最优划分和最优聚类数,结合了模糊聚类的紧致性和分离性信息,用类内加权平方误差和计算紧致性,用类间相似度计算分离性。在3个人造数据集和3个真实数据集上进行对比实验,结果证明该指标的性能优于其他有效性指标。
一个新的模糊聚类有效性指标
【摘 要】
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提出一个新的模糊聚类有效性指标。该指标能确定由模糊C-均值算法(FCM)所得模糊划分的最优划分和最优聚类数,结合了模糊聚类的紧致性和分离性信息,用类内加权平方误差和计算紧致性,用类间相似度计算分离性。在3个人造数据集和3个真实数据集上进行对比实验,结果证明该指标的性能优于其他有效性指标。
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院,西南大学逻辑与智能研究中心
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2009年12期
【基金项目】
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教育部招标课题重大攻关计划基金资助项目（05JZD0008）
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