聚類結果評價方法與聚類知識提取技術的研究.pdf

1、聚類是一種無監(jiān)督的學習，其任務是按照給定的相似性將數(shù)據(jù)分組，使得同組數(shù)據(jù)彼此相似而不同組數(shù)據(jù)不相似。由于用來聚類的數(shù)據(jù)本身并沒有類別信息，故而無法通過傳統(tǒng)的“訓練——測試”方法來判定聚類的效果。因此，對聚類結果的評判就只能依賴于聚類評價指標。聚類評價指標的作用是檢測聚類的結果是否符合“同組數(shù)據(jù)相似，不同組數(shù)據(jù)不相似”的要求。而對于什么樣的數(shù)據(jù)被稱為相似則并無一個統(tǒng)一的標準。聚類算法與聚類評價指標所采取的相似性定義往往并不一致，這就導致了

2、在某種意義下聚類評價指標的無用性?！翱山忉屝浴笔窃u價聚類的一個重要依據(jù)，因此在評價聚類時應首先對聚類結果做出相應的解釋，而后根據(jù)解釋信息做出評價。解釋聚類結果時首先應對聚類結果進行一定程度的抽象，提取出相應的知識；然后通過知識來描述、解釋聚類結果。代表點方法是一類經(jīng)典的聚類表示方法，基于這種方法構造的聚類算法與增量聚類算法都具有很好的效果。有鑒于此，本文提出了一種用聚類算法原有相似性定義進行聚類評價的方法。這種方法首先對聚類結果進行知識