计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (8): 2166-2169.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2166
• 第五届中国数据挖掘会议(CCDM 2014)论文 • 上一篇 下一篇
收稿日期:
2014-05-08
修回日期:
2014-05-20
出版日期:
2014-08-01
发布日期:
2014-08-10
通讯作者:
郑宏亮
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金资助项目
ZHENG Hongliang,XU Benqiang,ZHAO Xiaohui,ZOU Li
Received:
2014-05-08
Revised:
2014-05-20
Online:
2014-08-01
Published:
2014-08-10
Contact:
ZHENG Hongliang
摘要:
在经典的模糊C均值(FCM)算法中,聚类数需要预先给出,否则算法无法工作,这在一定程度上限制了FCM算法的应用范围。针对FCM算法中聚类数需要预先设定问题,提出了一种新的模糊聚类有效性指标。首先,通过运行FCM算法得到隶属度矩阵;然后,通过隶属度矩阵计算类内紧密性和类间重叠性;最后,利用类内的紧密性和类间的重叠性定义了一个新的聚类有效性指标。该指标克服了FCM算法中类数需要预先设定的缺点,利用该指标可以发现最符合数据自然分布的类的数目。通过对人工数据集和实际数据集的测试表明,对于模糊因子取1.8,2.0和2.2三个不同的常用值,均能发现最优聚类数。
中图分类号:
郑宏亮 徐本强 赵晓慧 邹丽. 新的模糊聚类有效性指标[J]. 计算机应用, 2014, 34(8): 2166-2169.
ZHENG Hongliang XU Benqiang ZHAO Xiaohui ZOU Li. Novel validity index for fuzzy clustering[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(8): 2166-2169.
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