基于样本最大分类信息的聚类有效性函数  

A Cluster Validity Function Based on Maximum Classification Information

作　　者：范九伦[1] 吴成茂[1] 丁夷[1] 

机构地区：[1]西安邮电学院信息与控制系,陕西西安710061

出　　处：《模糊系统与数学》2001年第3期68-73,共6页Fuzzy Systems and Mathematics

基　　金：国家自然科学基金资助项目 (6 9972 0 41)

摘　　要：根据每一样本的最大分类信息 ,对 Bezdek定义的划分系数进行修改 ,提出了一个新的聚类有效性函数 ,讨论了该函数的若干性质。实验结果表明在某些情形该函数的判决效果优于划分系数。Based on the maximum classification information, a new cluster validity function, which modified Bezdek's partition coefficient, is defined. Some properties are studied and comparison experiments shown that this function is superior to partition coefficient in some cases.

关 键 词：模糊C-均值聚类 聚类有效性 划分系数 聚类分析 模式识别 数学规划问题 

分 类 号：O235[理学—运筹学与控制论]