《表5 Small Soybean数据集指标参数实验结果平均值》

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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》

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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.