《表7 DBI指标评估算法结果的最佳表现》
从表6和表7中可以发现,TK-means算法在DBI指标对聚类结果的评估上优于其他算法,TK-means算法可以获得较多数据集的高质量聚类结果.DBI指标对于K-means算法的最佳聚类结果的评估上优于TK-means算法,这是因为K-means算法的最佳聚类结果较为接近TK-means算法,且主要是在多维且重叠度较大的数据集上存在偏差.这种情况与DBI指标的性能有关,DBI指标对于重叠度大的数据集的评估能力较为薄弱.在DBI指标的平均评估结果上,TK-means算法和TWKM算法优于其他算法.
图表编号 | XD00141260100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.04.01 |
作者 | 夏月月、张以文 |
绘制单位 | 安徽大学计算机科学与技术学院、安徽大学计算机科学与技术学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |