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文章基于信息熵理论,将模糊聚类评价方法和决策树分类算法联系起来,提出从信息熵角度用决策树分类算法来评价聚类算法结果的有效性,从而确定最佳的聚类个数;并将该方法应用到证券行业客户忠诚度分析模型的建立中。实验结果表明,该方法可以明显提高聚类的效果,并且使得聚类结果的可解释性强,具有良好的实用价值。
一种基于信息熵的聚类结果评价方法
【摘 要】
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文章基于信息熵理论,将模糊聚类评价方法和决策树分类算法联系起来,提出从信息熵角度用决策树分类算法来评价聚类算法结果的有效性,从而确定最佳的聚类个数;并将该方法应用到
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
【出 处】
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合肥工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2011年8期
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