一种用于评估模糊聚类算法有效性的指标。

简介：
模糊C均值聚类算法是应用最为广泛的聚类方法之一。它通过构建成员资格矩阵来处理数据所固有的不确定性。然而，由于模糊C均值聚类算法需要事先指定簇的数量，而在缺乏先验数据集的情况下，这一操作几乎难以实现，因此一些研究人员提出了有效性指标的概念。 鉴于有效性指标与隶属度矩阵、数据集中的数据点与聚类中心之间的距离关系密切相关，因此，一种基于特征加权的方法被提出，旨在评估数据集中的所有特征，从而获得最佳的分类数量。 为此，本文提出了一种改进的有效性指数，该指数综合考虑了综合权重指数、密实度指数和可分离性指数。 该有效性指标首先分析了数据点的特征与其自身之间的关联性。 通过引入新的紧密度函数和可分离性函数，并以此计算出数据集内每个特征的权重，随后将有效性指标与模糊C均值聚类算法相结合，从而能够有效地确定需要处理的类别数量。 该算法在两个人工构建的数据集以及真实世界的数据集上进行了验证和测试。实验结果表明该研究在图像处理领域的应用具有显著优势，并且能够可靠地获得准确的数据分类结果。