计算机应用研究

作者：耿嘉艺,钱雪忠,周世兵,

单位：江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122；

关键词：模糊C-均值,聚类有效性,最佳聚类数,模糊度,

基金：国家自然科学基金资助项目(61673193)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP11235)；；

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指标表现出了较好的鲁棒性。

来源：2020年第9期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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