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一种新的聚类有效性函数:模糊划分的模糊熵  
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【英文篇名】 A new clustering effectiveness function: fuzzy entropy of fuzzy partition
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【作者】 卿铭; 孙晓梅;
【英文作者】 QING Ming; SUN Xiaomei; School of Mathematics; Southwest Jiaotong University; Department of Mathematical and Physical Science; Henan Institution of Engineering;
【作者单位】 西南交通大学数学学院; 河南工程学院数学与物理科学系;
【文献出处】 智能系统学报 , CAAI Transactions on Intelligent Systems, 编辑部邮箱 2015年 01期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 模糊C均值聚类; 模糊划分的模糊熵; 聚类有效性; 聚类分析; 模糊划分; 模糊熵; 熵函数; 模糊集;
【英文关键词】 fuzzy C-means clustering; fuzzy entropy of fuzzy partition; clustering effectiveness; clustering analysis; fuzzy partition; fuzzy entropy; entropy function; fuzzy set;
【摘要】 模糊聚类分析结果是否合理的问题属于模糊聚类有效性判定课题,其核心是模糊聚类有效性函数的构造。文中基于序关系定义了模糊划分模糊熵来描述模糊划分的模糊程度。考虑到现有的一类有效的模糊聚类有效性函数就是基于数据集的模糊划分的,因此文中也用模糊划分的模糊熵作为聚类有效性函数。实验表明,模糊划分的模糊熵作为模糊聚类的有效性函数是合理的、可行的。
【英文摘要】 In this paper,the determination that whether a fuzzy clustering analysis result is reasonable or not is decided by the effectiveness of fuzzy clustering and its core is the construction of fuzzy clustering effectiveness function. This paper proposed a new concept of fuzzy entropy for a fuzzy partition to describe fuzzy degree of a fuzzy partition based on an order relation. Fuzzy entropy for a fuzzy partition is also considered as a clustering effectiveness function because some existing fuzzy clustering ef...
【基金】 中央高校基础研究基金资助项目(2682014ZT28)
【更新日期】 2015-04-02
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 聚类是一个在人类认识世界的过程中产生的古老问题。在面对纷繁的大千世界时,关注事物间的相似性并以此来区别不同的事物,对于人类来说是一种清晰而直观的思路。而每个概念的最初形成无不借助于事物间的聚类分析。因此聚类分析的研究不仅具有重要的理论意义,而且具有重要的工程

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