一种基于模糊度的聚类有效性函数

被引：11

作者：

陈舵 ^{[1
,2
]}

李雪 ^{[1
,3
]}

崔杜武 ^{[1
]}

费蓉 ^{[1
]}

机构：

[1] 西安理工大学计算机科学与工程学院

[2] 唐山学院计算中心

[3] 陕西师范大学国际商学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2008年 / 21卷 / 01期

关键词：

聚类分析; 聚类有效性函数; 模糊C-均值聚类;

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：

根据模糊集理论,结合模糊C-均值聚类算法的约束条件.提出聚类模糊集概念.定义聚类模糊度.通过深入分析聚类模糊集的模糊度和贴近度在聚类评价中的作用,设计出一种模糊聚类有效性函数,并给出应用该函数实现模糊C-均值聚类有效性判定的具体步骤.实验结果表明,本文提出的聚类有效性函数是合理的.

引用

页码：34 / 41

页数：8

共 7 条

[1] 变权划分系数及其分类效果评价 [J].

吴成茂 ;

范九伦 .

数据采集与处理, 2003, (04) :377-382

[2] 用于聚类有效性判定的包含度公式 [J].

范九伦 ;

吴成茂 .

模糊系统与数学, 2002, (01) :80-86

[3] A fuzzy extension of the silhouette width criterion for cluster analysis [J].

Campello, R. J. G. B. ;

Hruschka, E. R. .

FUZZY SETS AND SYSTEMS, 2006, 157 (21) :2858-2875

[4] New indices for cluster validity assessment [J].

Kim, M ;

Ramakrishna, RS .

PATTERN RECOGNITION LETTERS, 2005, 26 (15) :2353-2363

[5] On cluster validity index for estimation of the optimal number of fuzzy clusters [J].

Kim, DW ;

Lee, KH ;

Lee, DH .

PATTERN RECOGNITION, 2004, 37 (10) :2009-2025

[6] NUMERICAL TAXONOMY WITH FUZZY SETS [J].

BEZDEK, JC .

JOURNAL OF MATHEMATICAL BIOLOGY, 1974, 1 (01) :57-71

[7]

Validity index for crisp and fuzzy clusters. PAKHIRA M K,BANDYOPADHYAY S,MAULIK U. Pattern Recognition . 2004

← 1 →