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聚类成员簇个数的选择方法研究
文献摘要：
聚类成员簇个数的选择对聚类集成的结果有显著影响,但目前尚无此方面的系统研究.因此,通过系统比较不同的簇个数选择方法,确定较优的聚类成员簇个数选择方法.首先对5种常见的簇个数设置方法及其性能进行分析与比较.结果表明,当簇个数k等于实际标签数k*时,得到的聚类集成结果最好.进一步探索更优的簇个数设置方法,从k*～2k*中选取6个较短的区间作为簇个数的选取范围,并将聚类集成的结果与使用k*得到的结果进行比较.在基准数据集上的实验结果表明,当聚类成员簇个数与真实标签数据集中的类数相等时,获得的聚类集成效果最好.
文献关键词：
机器学习;聚类分析;聚类集成;簇个数选择
中图分类号：
作者姓名：
王江峰;徐森;徐秀芳;花小朋;皋军;安晶
作者机构：
盐城工学院信息工程学院,江苏盐城 224002
文献出处：
引用格式：
[1]王江峰;徐森;徐秀芳;花小朋;皋军;安晶-.聚类成员簇个数的选择方法研究)[J].盐城工学院学报（自然科学版）,2022(04):51-56
A类：
簇个数选择
B类：
选择方法,聚类集成,分析与比较,2k,基准数据集,标签数据集,相等
AB值：
0.188876
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