通过测量与用户相关的聚类特征进行聚类验证

存在许多聚类分析方法，它们在同一数据集上可能产生截然不同的聚类结果。聚类验证旨在评估聚类的质量；“相对聚类验证”则是使用此类准则来比较不同的聚类结果。这可用于从不同方法产生的一组聚类中，或从同一方法在不同参数（如不同的聚类数目）下运行产生的一组聚类中进行选择。文献中有许多聚类验证指数。其中大多数试图用单一数值衡量聚类的整体质量，但这可能并不合适。根据聚类目标的不同，聚类在实践中可能具有多种相关的不同特征，例如较小的簇内距离和较大的簇间分离度。本文将引入若干验证准则，这些准则涉及聚类的不同期望特征，并以多维方式表征聚类。在特定应用中，用户可能只关注其中某些准则而非其他。本文的重点在于标准化不同特征的方法，以便用户能够通过为当前聚类应用中相关的各项准则指定权重，以合适的方式将它们聚合。