科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
鉴于最佳聚类数在提高聚类算法性能并扩大其应用领域方面的重要性,为了有效解决聚类算法中最佳聚类数的确定问题,解决传统的聚类分析算法常常需要人为预先指定聚类数的缺点,文中提出一种新型模糊半监督加权聚类算法。首先使用该算法对实测数据进行聚类,获取聚类结果。随后采用4种模糊聚类有效性评价算法依次对不同聚类数下的聚类结果进行聚类分析,最终通过不同聚类评价结果的对比分析得到实验数据的最佳聚类数。自测数据集的相关实验结果表明,不同的聚类有效性评价算法具有不同的优缺点,选择合适的聚类评价算法能够有效地解决最佳聚类数的确定问题,并能够有效提高实测数据的聚类识别率。
- 单位
