《表3 算法性能分析：一种面向不完备数据的集对粒层次聚类算法》

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《一种面向不完备数据的集对粒层次聚类算法》

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图4给出的是在缺失率10%下，两个评价指标随着阈值ε1，ε2的改变的波动情况．从图4中可以看出在ε1=0.1，ε2=0.11的情况下，ARI和NM I的值达到最大，使得聚类结果最优．表3中给出的是在最优阈值ε1=0.1，ε2=0.11下，对应不同缺失率下的聚类结果，通过评价指标ARI和NMI可以分析出，随着数据中缺失率的增加，聚类的性能会有所下降，导致下降的原因是缺失数据越多，具有的不确定性越高，相应做出错误分类的可能性就越高．