《表4 HCPC算法在真实数据集上的聚类指标值Tab.4 Index values of HCPC on real data sets》
由表3,表4中的数据可见,与PHA算法相比,在iris数据集上,2种算法的各聚类指标值相等;在letter数据集上,虽然PHA算法的ARI聚类指标值高于HCPC算法,但在其余2种聚类指标值上均为HCPC算法更高;除此之外,在剩余的3个数据集上,HCPC的3种聚类指标值均高于PHA算法。产生上述结果的原因:一方面,HCPC算法对噪声数据进行了识别,聚类结果不受噪声数据的影响;另一方面,HCPC算法采用势能分层的思想,可以得到更优的聚类效果。
图表编号 | XD006306600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.12.01 |
作者 | 于晓飞、葛洪伟 |
绘制单位 | 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室、江南大学物联网工程学院、江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室、江南大学物联网工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |