%0 Journal Article
%T 核模糊c均值算法的聚类有效性研究
%J 计算机科学
%D 2007
%X 针对核模糊c均值聚类（kemelizedfuzzyc-means，kfcm）算法的有效性评价，以核非线性映射为工具，将原空间中的六个著名有效性指标推广到高维特征空间，得到其对应的核化形式，并通过数值比较实验考察这些核化指标的性能及其对高斯核宽度β和模糊指数m的敏感特性。结果表明，在所考察的指标中，著名的xie-beni指标vxb及其改进指标vk的核化版本具有最好的性能和可靠性，可优先作为kfcm聚类算法的有效性准则。
%K 核聚类核模糊c均值聚类有效性最佳聚类数
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=23783887&flag=1