【摘 要】
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在传统确定数据集聚类数算法原理的基础上，提出一种新的算法-MHC算法。该算法采用自底向上的策略生成不同层次的数据集划分，计算每个层次的聚类划分质量，通过聚类质量选择最佳的
【机 构】
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西安理工大学计算机科学与工程学院,攀枝花学院计算机学院,解放军防空兵指挥学院
【基金项目】
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国家“863”计划基金资助重点项目(2007AA010305);陕西省自然科学基础研究计划基金资助项目(SJ08-ZT14);陕西省教育厅科学研究计划基金资助项目(06JK229,09JK683)
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在传统确定数据集聚类数算法原理的基础上，提出一种新的算法-MHC算法。该算法采用自底向上的策略生成不同层次的数据集划分，计算每个层次的聚类划分质量，通过聚类质量选择最佳的聚类数。还设计一种新的有效性指标-BIP指标，用于衡量不同划分的聚类质量，该指标主要依托数据集的几何结构。实验结果表明，该算法能准确地确定多维数据集中的最佳聚类数。
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