《基于紧邻的聚类数估计方法和聚类结构研究》作者：田太昌，温罗生【PDF】

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基于紧邻的聚类数估计方法和聚类结构研究
田太昌，温罗生
1重庆大学数学与统计学院，重庆，401331
摘要：估计数据集的真实聚类数K是一项重要但却困难的任务，在很多聚类算法中参数K在很大程度上影响着聚类结果。到目前为止，已经有很多各种各样的用于估计真实聚类数的方法，这些方法在很多数据集上也都有优秀的效果。然而，这些方法在不同程度上也都存在不足。本文提出了一种基于紧邻的聚类数估计方法，并且在理论上证明了我们的方法在数据集上的有效性。进一步，我们发现我们的方法能够准确地发现具有层次结构的数据集的内在特征并通过实验验证了这一点。考虑到真实数据集的复杂性，我们还引入了基于共有紧邻的方法来进一步提升我们的方法在类数估计上的准确性。最后，我们在数据集上进行实验，实验表明我们的方法能够准确估计不同数据集的真实类数。
关键词：聚类分析；紧邻；紧邻闭包；最佳聚类数
中图分类号：0224

十万个为什么

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