| K-means算法最佳聚类数评价指标研究 |
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| 引用本文： | 郭靖,侯苏.K-means算法最佳聚类数评价指标研究[J].教育技术导刊,2017,16(11):5-8. |
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| 作者姓名： | 郭靖 侯苏 |
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| 作者单位： | 中国人民公安大学 信息技术与网络安全学院，北京 100038 |
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| 摘 要： | 聚类分析广泛应用于商务智能、图像模式识别、Web搜索、生物学等领域，是一种无指导的观察式学习。然而，绝大多数聚类分析算法都面临着一个非常棘手的问题——最佳聚类数的确定。K-means是典型的基于划分的聚类方法，它需要用户输入聚类数K，但这通常非常困难。聚类数的确定是决定聚类质量的关键因素。虽然有许多被用来估计最优聚类数的聚类评价指标，但对于不同的聚类算法，不同的评价指标效果差异很大。为确定针对K-means聚类算法效果最好的评价指标，采用4种典型的不同聚类结构特征的人工模拟数据以及来自UCI的真实数据集对7种评价指标的性能进行实验比较，结果表明CH指标和I指标在评估K-means算法的最佳聚类数时效果较好。
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| 关 键 词： | 聚类指标 K-means算法 聚类分析 聚类数 |
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