《表2 Iris数据集在最优参数下的性能分析》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《一种面向不完备信息系统的集对k-means聚类算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

以Iris数据集为例，对算法在不同参数下的性能进行了详细分析。由于数据集是经典完备数据集，需要对其进行处理，随机生成带有缺失值的不完备数据集，本文选取的缺失率为5%，10%，15%和20%，通过使用评价指标JC，FMI和ARI对该聚类算法的性能进行评价。图6给出了3个评价指标平均值随着4个参数变化的波动情况。表2给出了Iris数据集在最优参数下的聚类结果。由于本文提出SP-KM算法是以正同域和边界域来表示聚类结果，所以在每个指标下都分别给出了单独的正同域Cs以及正同域和边界域Cs∪Cu这两个评价结果。