基于隶属比的聚类有效性指标
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中央高校基本科研业务费专项基金(14CX02032A)


Validity Index for Fuzzy Clustering Based on Belong Proportion
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    摘要:

    针对模糊聚类需要预知最佳聚类个数的问题,提出了一种新的基于隶属比的聚类有效性指标Vnew,首先根据经典有效性指标的设计思路,充分考虑数据集合的隶属度矩阵特征和几何空间分布,通过重新定义类内距和类间距的方式,推导出基本的有效性指标;其次,定义隶属比的概念,放大基本有效性指标的计算值;最后,为了避免隶属比对有效性指标造成过分影响而失去意义,引入分类个数进行抑制. 理论分析和仿真实验表明,通过对相同数据集进行分析处理,与经典的XB指标相比Vxb,新指标Vnew具有更高的准确率和可靠性,在类间有重叠数据的情况下也能够做出正确的划分,具有一定的推广价值.

    Abstract:

    Aiming at the problem that fuzzy clustering needs to know the best cluster numbers, a new validity index named new validity index for fuzzy clustering based on belong proportion is proposed in the reference of existing cluster validity indexes. Firstly, it proposes a basic validity index after full consideration of the given dataset's partition matrix and geometrical structure by redefining the separation distance between different clusters. Secondly, it defines the concept of belong proportion to enlarge the calculation value. Finally, it introduces cluster number to restrain the index because belong proportion may cause excessive influence. The new validity index is proved to be more reliable and have a higher accuracy compared to the classical indexes like XB index because it still makes right decision even when the given dataset is overlapping, so the new index has some value to popularize.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

时念云,侯双双,马力.基于隶属比的聚类有效性指标.计算机系统应用,2016,25(8):109-114

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  • 收稿日期:2015-11-24
  • 最后修改日期:2016-01-11
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  • 在线发布日期: 2016-08-16
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