【摘 要】
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聚类数目是影响聚类效果的关键参数,通常需要人工确定,对于较难获得这一先验知识的复杂生物数据集,聚类分析会因此受到限制。针对这一问题,文章提出一种自动确定最佳聚类数目
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聚类数目是影响聚类效果的关键参数,通常需要人工确定,对于较难获得这一先验知识的复杂生物数据集,聚类分析会因此受到限制。针对这一问题,文章提出一种自动确定最佳聚类数目的方法,该方法利用体现＂类内紧凑类间离散＂思想的优化聚类算法来执行主要计算,结合目标函数二阶差分的判定准则,通过聚类算法的自学习来确定最佳聚类数。实验结果显示,该方法能在复杂数据集上自动得到合理的聚类数目。
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