【摘 要】
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目标函数二阶差分方法利用目标函数值随类别数的梯度变化作为判定准则,直接利用目标函数值与聚类数的关系,实现在不同数据集上自动得到正确的聚类数,但计算最佳聚类数会占用
【机 构】
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东华大学信息科学与技术学院,湖南人文科技学院自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61671006）
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目标函数二阶差分方法利用目标函数值随类别数的梯度变化作为判定准则,直接利用目标函数值与聚类数的关系,实现在不同数据集上自动得到正确的聚类数,但计算最佳聚类数会占用一定时间。当样本总数较大时,采用该方法得到最佳聚类数计算量非常大。针对此问题,本文提出基于均匀抽样的二阶差分聚类数确定方法,首先采用改进的均匀抽样设计,然后在所得到的数据子集上进行二阶差分设计。实验结果表明,该方法在减少计算量的同时达到了期望的正确判断。
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