计算智能和神经科学
研究文章

谱聚类算法的基础上改进的高斯核函数和甲虫天线搜索与阻尼因子

表3

六种算法在UCI数据集的结果。
数据集 评价指标 k - means NJW MPSC PGSC SC-NP SC-DBAS
虹膜 精度 0.8933 0.8933 0.9067 0.9000 0.8933 0.9600
阿里 0.5516 0.6850 0.7583 0.8859 0.8797 0.9195
F1的分数 0.8918 0.8988 0.9057 0.8988 0.8918 0.9332
时间(年代) 0.2610 0.5164 0.5880 0.0669 0.7841 0.0553
酒 精度 0.6530 0.6742 0.5505 0.6067 0.6910 0.7247
阿里 0.7943 0.8986 0.9310 0.5614 0.6938 0.7395
F1的分数 0.6363 0.6276 0.6057 0.6510 0.6531 0.7302
时间(年代) 0.2206 0.4845 0.4020 0.0443 0.9687 0.0638
种子 精度 0.7008 0.7905 0.7194 0.8810 0.8905 0.9000
阿里 0.7006 0.7022 0.6865 0.8594 0.8681 0.8787
F1的分数 0.8897 0.8150 0.8914 0.8813 0.8913 0.9092
时间(年代) 0.2195 0.4893 0.4641 0.0403 1.0381 0.0641
动物园 精度 0.6534 0.6337 0.8119 0.8713 0.8416 0.8713
阿里 0.6359 0.7441 0.7758 0.8962 0.8994 0.9012
F1的分数 0.6319 0.8038 0.8389 0.8190 0.8045 0.8540
时间(年代) 0.2561 0.5035 0.2844 0.0555 0.9538 0.0608
玻璃 精度 0.7913 0.6542 0.8131 0.7897 0.8832 0.8598
阿里 0.7375 0.5718 0.7767 0.8206 0.8552 0.8817
F1的分数 0.6812 0.5515 0.6872 0.7509 0.6973 0.7364
时间(年代) 0.2418 0.4335 0.5547 0.0512 0.9710 0.0712
声纳 精度 0.3942 0.3701 0.4346 0.5385 0.5337 0.5721
阿里 0.0827 0.0022 0.1324 0.5006 0.4999 0.5080
F1的分数 0.4623 0.6119 0.5556 0.5370 0.5593 0.5716
时间(年代) 0.2422 0.5950 0.4181 0.0587 1.6458 0.0794
电离层 精度 0.3589 0.6182 0.7094 0.6410 0.6410 0.7379
阿里 0.3240 0.4237 0.4772 0.4989 0.5253 0.6121
F1的分数 0.4149 0.6885 0.6902 0.6188 0.6817 0.7431
时间(年代) 0.2105 1.011 0.892 0.1354 2.8606 0.1108