基于几何概率的空间聚类有效性函数
运用空间数据聚类方法处理海量数据,从大型空间数据库中提取有用的信息和知识具有十分重要的现实意义.但是,聚类方法的性能与数据集密切相关,其聚类结果的合理性和有效性都有待评价.如何选择最佳聚类数关系到聚类算法的结果是否可以很好地代表待分类数据集的结构.因而,聚类有效性在空间聚类中具有重要的研究价值.为此,本文以几何概率为理论依据,提出一种新的聚类有效性函数.实验证明,该聚类有效性函数能够有效地确定二维数据集的最佳聚类数,指导聚类算法设计。
聚类有效性 几何概率 最佳聚类数 空间数据聚类
李晓雯
福州大学,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建省空间信息工程研究中心,福建福州350002
国内会议
武汉
中文
2006-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）