多维数据集中聚类数确定算法研究

作     者：周红芳 李红岩 刘颖 王晓东 ZHOU Hong-fang;Li Hong-yan;LIU Ying;WANG Xiao-dong

作者机构：西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 攀枝花学院计算机学院四川攀枝花617000 解放军防空兵指挥学院郑州450052 

基　　金：国家"863"计划基金资助重点项目(2007AA010305) 陕西省自然科学基础研究计划基金资助项目(SJ08-ZT14) 陕西省教育厅科学研究计划基金资助项目(06JK229 09JK683) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2012年第38卷第9期

页      码：8-11页

摘      要：在传统确定数据集聚类数算法原理的基础上,提出一种新的算法——MHC算法。该算法采用自底向上的策略生成不同层次的数据集划分,计算每个层次的聚类划分质量,通过聚类质量选择最佳的聚类数。还设计一种新的有效性指标——BIP指标,用于衡量不同划分的聚类质量,该指标主要依托数据集的几何结构。实验结果表明,该算法能准确地确定多维数据集中的最佳聚类数。

主 题 词：多维数据集 聚类数 聚类有效性指标 层次聚类 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3428.2012.09.003

馆 藏 号：203195989...