《表3 四种算法在人工数据集上的ARI值》
图9是对数据比较稀疏的数据集DS2-的聚类结果,对比图4d和图9d可以发现,ACTT算法对数据比较稀疏的数据集进行聚类时依然有效.在DS2-数据集上,ACTT算法的三个评价指标和TTHC算法和PHA算法相等,但是TTHC算法和PHA算法均需要人工提前设定好正确的聚类数目,而ACTT算法是自动确定聚类数目的.和CSPV算法相比,ACTT算法的三个聚类评价指标均比CSPV算法高,而且CSPV算法的聚类效果也较差.从表5能够看出,针对DS2-数据集,ACTT算法确定的聚类中心数完全正确,TTHC和PHA算法是需要人工提前设定好正确的聚类中心数目,而CSPV算法确定的聚类中心数在DS2-数据集上不正确.实验结果表明,ACTT算法对数据比较稀疏的数据集聚类依然有效.结合以上分析,ACTT算法不仅可以自动确定聚类数目和聚类中心,而且采用了更加有效的分配机制,所以能获得更好的聚类效果.
图表编号 | XD0038339600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.01.30 |
作者 | 陆慎涛、葛洪伟、周竞 |
绘制单位 | 轻工过程先进控制教育部重点实验室江南大学、江南大学物联网工程学院、轻工过程先进控制教育部重点实验室江南大学、江南大学物联网工程学院、江南大学物联网工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |