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基于类内差异和类间重叠的有效性函数

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摘要

模糊C-均值(FCM)聚类算法的一个主要问题是需要事先确定聚类的数目,为此定义了类内差异度和类间重叠度来分别度量同一个聚类中数据的相似度和不同聚类间的分离程度,进而基于这两个度量提出一个新的有效性函数用于判定最佳聚类数目。实验结果表明,该有效性函数能有效地判定聚类数目,并且有较好的鲁棒性。

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来源
《光电子．激光》 |2010年第2期|298-302|共5页
作者
贲圣兰; 苏光大;
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作者单位

清华大学电子工程系;

北京100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
聚类; 模糊C-均值(FCM)聚类; 有效性函数; 类内差异度; 类间重叠度;

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