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基于加权平均数的模糊聚类有效性函数

刘通  张宇献  
【摘要】:聚类有效性函数是用于评价聚类结果优劣的指标,准确地给出初始聚类类别数将使得聚类结果趋于合理化。该函数基于数据集的紧密度与分离度特征,综合考虑了数据成员的隶属度及数据集的几何结构。实验结果表明该有效性函数能够发现最优的聚类类别数,对于分类结构较为明确的数据集表现出良好的性能,并且对于权重系数具有良好的鲁棒性。本文提了一个新的函数的有效性,就是改变有模糊聚类的目标函数,以加权平均数的方法,对函数进行改进,从而获得最优解。

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