应用核函数度量的紧致性和分离性,给出了一种新的聚类有效性指标KKW,由KKW指标得到最优聚类数并用于修正核函数模糊聚类算法(MKFCM),由于经过了修正核函数的映射,使原来没有显现的特征突显出来。用MKFCM对Wine和glass数据集进行聚类,每...应用核函数度量的紧致性和分离性,给出了一种新的聚类有效性指标KKW,由KKW指标得到最优聚类数并用于修正核函数模糊聚类算法(MKFCM),由于经过了修正核函数的映射,使原来没有显现的特征突显出来。用MKFCM对Wine和glass数据集进行聚类,每一类的聚类正确度大于90%;对于缺失数据的Wisconsin Breast Cancer数据,错分率为4.72%。该聚类方法在性能上比经典聚类算法有所改进,具有更快的收敛速度以及较高的准确度。仿真实验的结果证实了修正核聚类方法的可行性和有效性。展开更多
文摘应用核函数度量的紧致性和分离性,给出了一种新的聚类有效性指标KKW,由KKW指标得到最优聚类数并用于修正核函数模糊聚类算法(MKFCM),由于经过了修正核函数的映射,使原来没有显现的特征突显出来。用MKFCM对Wine和glass数据集进行聚类,每一类的聚类正确度大于90%;对于缺失数据的Wisconsin Breast Cancer数据,错分率为4.72%。该聚类方法在性能上比经典聚类算法有所改进,具有更快的收敛速度以及较高的准确度。仿真实验的结果证实了修正核聚类方法的可行性和有效性。
