面向模糊C均值算法的MAME聚类有效性指标

摘要： 聚类有效性指标可用来评估聚类结果的有效性，并且帮助判别聚类的类别数。现有的面向模糊C均值算法的聚类有效性指标存在对于类内紧致性的刻画不太到位、对于类间分离性的度量刻画不够准确的问题。为此，基于类内紧致性和类间分离性两个角度着手设计，提出了一种新的模糊聚类有效性指标——考虑最大值和均值的指标（maximum-mean,MAME）。首先，考虑了整个数据集的综合特征，计算分别分为K类...