《表4 实验数据集及实验参数设置》
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《基于属性值集中度的分类数据聚类有效性内部评价指标》
本文从加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI machine learning repository,UCI)中选取Small Soybean、Chess和Mushroom作为实验数据集,采用基于熵优化后的k-modes算法[22]对数据进行聚类.针对每次聚类结果,分别计算CU、CDCS、IE和CVC等内部指标及外部指标NMI,其中CVC参数ω区间为[1,8].为消除算法的随机性影响,采用多次实验的平均值作为实验结果.实验数据及参数设置如表4,实验结果见表5、表6和表7.
图表编号 | XD0050010500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.01 |
作者 | 傅立伟、武森 |
绘制单位 | 北京科技大学东凌经济管理学院、北京科技大学东凌经济管理学院 |
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