基于改进聚类算法的新聚类有效性指标的研究

来源 :安徽大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kirk318

【摘要】

：

聚类分析作为一种无监督学习方法,是获取数据信息的重要工具,它被广泛的应用在数据挖掘、模式识别、图像处理、机器学习和其他各个领域。由于简单性和高效性的特点,K-means算法是划分聚类方法中最为流行的一种聚类方法,但由于不同的参数值设置和初始聚类中心点的随机选择而导致划分聚类结果很不稳定,可能为单个数据集产生不同的聚类分区。聚类有效性指标(CVI)是评估不同聚类算法划分聚类结果的重要方法。然而,大多

【作者】

：

朱斌斌

【出处】

：

安徽大学

【发表日期】

：

2019年07期

【关键词】

：

K-means算法聚类有效性指标最佳聚类数 K值优化算法

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