新模糊聚类有效性指标

模糊聚类是模式识别、机器学习和图像处理等领域的重要研究内容。模糊C-均值聚类算法是最常用的模糊聚类实现算法,该算法需要预先给定聚类数才能对数据集进行聚类。提出了一种新的聚类有效性指标,对聚类结果进行有效性验证。该指标从划分熵、隶属度、几何结构角度,定义了紧凑度、分离度、重叠度三个重要特征测量。在此基础上,提出了一种最佳聚类数确定方法。将新聚类有效性指标和传统有效性指标在6个人工数据集和3个真实数据集进行实验验证。实验结果表明,所提出的指标和方法能够有效地对聚类结果进行评估,适合确定样本的最佳聚类数。     

紧邻类与小类数据集下的模糊聚类有效性指标

模糊聚类有效性指标主要是为了解决模糊C-均值算法需要事先给定最佳聚类数的缺陷,但是现有的大多数模糊聚类有效性指标一般过于依赖聚类质心,使得这类指标在含有紧邻类与大小、密度差异大的数据集上无法准确地判断最佳聚类数。为了缓解这个问题,提出了新聚类有效性指标WS。WS指标在一定程度上考虑了最大最小隶属度法则与模糊集偏差,从而全面展示了数据集的整体信息。在人工与真实数据集上,评估WS指标与现有一些指标的有效性,新指标展现出了较高的准确性。在不同的模糊度下,WS有效性指标表现出了较好的鲁棒性。