一种确定最佳聚类数的新算法

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摘要：针对K-均值聚类算法需要事先确定聚类数K的问题,将粒度计算引入样本相似度函数,定义了新的样本相似度,用模糊等价聚类确定数据集可能的最大类簇数Kmax.以Kmax为搜索上界,利用改进全局K-均值聚类算法,以BWP（Between-Within Proportion）为聚类有效性度量指标,提出确定最佳聚类数的一种新方法.通过UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的人工模拟数据集实验测试,证明该算法不仅能有效确定数据集的最佳聚类数,而且适用于大规模数据集,但是会受到噪音点影响.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95285A/201201/40791271.html

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关键词：Proportion Between within 学习数据库 数据库数据 信息粒度 K-均值 全局K-均值 模糊相似度 聚类指标BWP