收稿日期:
2019-03-26
出版日期:
2019-10-28
发布日期:
2019-10-29
作者简介:
王保锋(1993-),男,河南信阳人,硕士研究生,研究方向:数据挖掘,E-mail: 251665685@qq.com; 麻晓璇(1994-),女,广西桂林人,硕士研究生,研究方向:数据挖掘,E-mail:ma404783502@163.com; 李金星(1996-),男,山西忻州人,硕士研究生,研究方向:机器学习,E-mail: lijinxingsx@163.com。
基金资助:
Received:
2019-03-26
Online:
2019-10-28
Published:
2019-10-29
摘要: 模糊连接点聚类算法(Fuzzy Joint Points, FJP)用最大间隔下降法划分聚类的簇数目,这种确定簇数目的方法具有主观性,不利于算法的应用推广。针对此问题,提出一种基于有效近邻簇指标的自适应FJP聚类算法,通过Kernels-VCN指标来评估聚类的有效性,从而实现最佳簇数目的自适应确定,最后在UCI数据集和人工数据集上验证所提算法的可行性。
中图分类号:
王保锋,麻晓璇,李金星. 一种自适应模糊连接点聚类算法[J]. 计算机与现代化, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.011.
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