Abstract：
随着数据维度的增加,传统聚类算法会出现聚类性能差的现象. SubKMeans是一种功能强大的子空间聚类算法,旨在为K-Means类算法搜索出一个最佳子空间,降低高维度影响,但是该算法需要用户事先指定聚类数目K值,而在实际使用中有时无法给出准确的K值.针对这一问题,引入成对约束,将成对约束与轮廓系数进行结合,提出了一种基于成对约束的SubKMeans聚类数确定算法.改进后的轮廓系数能够更加准确的评价聚类性能,从而实现K值确定,实验结果证明该方法的有效性.
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计算机系统应用
ISSN： 1003-3254
CN： 11-2854/TP
Year： 2021
Issue： 01
Volume： 30
Page： 129-134
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