传递闭包聚类中的模糊性分析

被引：13

作者：

王熙照

王丽娟

王利伟

不详

机构：

[1] 河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心

[2] 空军第一航空学院保定

[3] 保定

[4] 河南信阳

来源：

计算机工程与应用 | 2003年 / 18期

关键词：

聚类; 传递闭包聚类; 模糊信息熵;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

传递闭包聚类是根据其相似矩阵的传递闭包生成一个聚类图(模式空间的若干个精确划分),聚类过程的模糊性主要体现在相似矩阵上,并可以通过模糊信息熵函数度量。聚类过程中模糊性的大小是衡量聚类效果好坏的一个重要指标。降低聚类的模糊性,有利于最终的决策(指定一个精确的划分)。论文引入了交叉熵的概念,通过学习权重,极小化交叉熵,可以有效地降低聚类的模糊性。

引用

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