核聚类算法最佳聚类数的自适应确定方法

被引：9

作者：

普运伟 ^{[1
]}

朱明 ^{[1
]}

金炜东 ^{[1
]}

胡来招 ^{[2
]}

机构：

[1] 西南交通大学信息科学与技术学院

[2] 电子对抗国防科技重点实验室

来源：

计算机工程 | 2007年 / 04期

关键词：

核聚类; 聚类有效性; 最佳聚类数; 相似性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

在分析核函数所隐式描述的样本间成对相似性的基础上,该文从统计的角度分别定义了能反映类内(类间)样本相似性的类内(类间)个体平均相似系数,设计了一个高效的评价核聚类算法聚类质量的有效性指标。该指标具有物理意义清晰、计算简洁以及对核参数具备一定鲁棒性的优点。在此基础上,提出了一个能自动确定最佳聚类数目和最佳划分的自适应核聚类(SAKC)算法。Benchmarks实验结果验证了所提出的聚类有效性指标及其SAKC算法的有效性和良好性能。

引用

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