Abstrakt. En av utmaningarna i oövervakad maskininlärning är att hitta antalet kluster i en datauppsättning. Clustering Validity Indexs (CVI) är populära verktyg som används för att ta itu med detta problem. Ett stort antal CVI har föreslagits, och rapporter som jämför olika CVIs tyder på att ingen enskild CVI alltid kan överträffa andra. Efter förslag som hittats i tidigare konst, i detta papper formaliserar vi konceptet att använda flera CVIs för kluster nummeruppskattning inom ramen för multi-classifier fusion. Med hjälp av ett stort antal datauppsättningar, visar vi att beslutsnivå fusion av flera CVIs kan leda till betydande vinster i noggrannhet vid uppskattning av antalet kluster, särskilt för högdimensionella datauppsättningar med ett stort antal kluster.
Flera interna klustervalideringsindex användes av Krzysztof Kryszczuk et al. REF för att uppskatta antalet kluster.
Estimation of the number of clusters using multiple clustering validity indices
{'venue': 'MCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}