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针对模糊C-均值聚类算法对初始化分类参数的选择比较敏感而导致分类结果差异性较大的不足,提出了基于互包含度的有效性函数进行数据分类效果好坏的评价.实验结果表明,本文定义的分类效果评价方法是可行的.
基于互包含度的数据分类效果评价研究
【摘 要】
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针对模糊C-均值聚类算法对初始化分类参数的选择比较敏感而导致分类结果差异性较大的不足,提出了基于互包含度的有效性函数进行数据分类效果好坏的评价.实验结果表明,本文定
【机 构】
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西安邮电学院信息与控制系
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2005年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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