基于轮廓系数的聚类有效性分析  

Clustering validity analysis based on silhouette coefficient

作　　者：朱连江[1] 马炳先[1] 赵学泉 

机构地区：[1]济南大学信息科学与工程学院,济南250022 [2]联通系统集成有限公司山东省分公司,济南250100

出　　处：《计算机应用》2010年第12期139-141,198,共4页journal of Computer Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60903099)

摘　　要：针对聚类结果进行有效性研究的方法有多种。通过对多种不同聚类有效性分析方法的比较,提出了一种新的基于轮廓系数的聚类有效性分析方法,并将其应用于K-m eans算法的评测中。与其他有效性分析方法相比,该方法可以更好实现对于聚类效果的判断,在标准数据集上的实验结果有效地验证了这点。并进一步将此有效性分析方法应用于文本聚类。Several methods were used to study the validity of clustering result.According to the comparison of many different methods,a novel method called silhouette coefficient was proposed in this paper and was applied to evaluate the K-means algorithm.This method could achieve the better judgement for the clustering effect than the others.Finally,the extensive experiments performed on standard dataset verify the effectiveness of the proposed method.

关 键 词：聚类 K均值算法 轮廓系数 有效性分析 无监督 

分 类 号：TP391.72[自动化与计算机技术—计算机应用技术]