符號(hào)數(shù)據(jù)聚類評(píng)價(jià)指標(biāo)研究.pdf

1、聚類分析是一種無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它可以將原本雜亂無章的數(shù)據(jù)分成一系列有意義的簇，使得每一個(gè)簇由具有較高相似性的數(shù)據(jù)組成，這就可以為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理帶來極大的便利。聚類分析已經(jīng)廣泛應(yīng)用在生物信息學(xué)、心理學(xué)研究、商業(yè)分析、文本處理等領(lǐng)域。聚類分析雖然是一種比較成熟的技術(shù)，但是它在一些領(lǐng)域仍然存在一些問題需要研究。
　　 聚類結(jié)果評(píng)價(jià)是聚類分析的一個(gè)重要步驟，是機(jī)器學(xué)習(xí)研究的一個(gè)重要領(lǐng)域，通過聚類評(píng)價(jià)我們可以確定數(shù)據(jù)的聚類趨勢(shì)，也可

2、以確定聚類的個(gè)數(shù)。世界上有各種各樣的聚類算法和不同類型的數(shù)據(jù)，以至于沒有一種聚類指標(biāo)能夠?qū)τ谒械木垲愃惴ǘ歼m用，因此，我們必須對(duì)各種指標(biāo)都有所了解，針對(duì)不同的情況選取不同的指標(biāo)，必要的時(shí)候還需要提出新的指標(biāo)來解決碰到的問題。
　　 聚類評(píng)價(jià)指標(biāo)大多都是針對(duì)數(shù)值類型數(shù)據(jù)，但是，在實(shí)際的應(yīng)用中，很多一部分?jǐn)?shù)據(jù)都是符號(hào)類型的，原有的許多指標(biāo)在這種情況下就不再適用。因此，在本文中我們將一些數(shù)值數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行變化使它們能夠?qū)Ψ?hào)數(shù)據(jù)聚