《表3 四种算法在人工数据集上的ARI值》

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《自动确定聚类中心的移动时间势能聚类算法》

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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.