聚类有效性分析
来源期刊：冶金自动化2004年增刊第1期
论文作者：赵会民 李双虎
关键词：聚类分析; 算法; 有效性; 指标;
摘 要：聚类分析是无监督分类过程,其目的在于把目标对象划分为一系列有意义的组(或称类),使得每个组中的目标尽量"相似"或"接近",而不同组的目标尽可能"相异"或"远离".从而有助于发现目标的分布模式和目标间的相互关系.评估聚类质量的问题,称为聚类有效性分析.本文将介绍一些典型的有效性指标和最新的研究成果,并探讨当前的研究热点及发展趋势.
赵会民1，李双虎2
(1.石家庄计算机职业学院;
2.河北省应用数学研究所,河北,石家庄,050081)
摘要:聚类分析是无监督分类过程,其目的在于把目标对象划分为一系列有意义的组(或称类),使得每个组中的目标尽量"相似"或"接近",而不同组的目标尽可能"相异"或"远离".从而有助于发现目标的分布模式和目标间的相互关系.评估聚类质量的问题,称为聚类有效性分析.本文将介绍一些典型的有效性指标和最新的研究成果,并探讨当前的研究热点及发展趋势.
关键词:聚类分析; 算法; 有效性; 指标;
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