基于二阶差分的聚类数自动确定方法

摘要

聚类数目是影响聚类效果的关键参数，通常需要人工确定，对于较难获得这一先验知识的数据集，聚类分析会因此受到限制。本文针对这一问题，提出了一种自动确定最佳聚类数目的方法。该方法利用体现“类内紧凑类间离散”思想的优化聚类算法来执行主要计算。结合目标函数二阶差分的判定准则，通过聚类算法的自学习来确定最佳聚类数。结果显示，该方法能在不同数据集上自动得到正确的聚类数目。