To choose an appropriate number of

To choose an appropriate number of class, , we have used two clustering validity measures – the Silhouette coefficient [15] and the Davies-Bouldin index [16]. We applied the kmeans classification on the training data by varying the number of classes and calculated the two measures for each . Table III, shows the best number of classes for the two measures. It’s shows that value, 6 is selected as the best number of class by all two clustering evaluation measures and second best was 5 and 3 by both separately.

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为了选择合适的类别数，我们使用了两个聚类有效性度量– Silhouette系数[15]和Davies-Bouldin指数[16]。我们通过改变班级的数量将kmeans分类应用于训练数据，并计算每种措施的两种度量。表III显示了这两种措施的最佳班级数量。结果表明，所有两个聚类评估方法均将值6选为最佳班级数，将两者分别选为次佳值5和3。

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为了选择适当数量的类，我们使用了两个聚类有效性指标 - 剪影系数 [15] 和戴维斯-布尔丁指数 [16]。我们通过改变课程数量，在培训数据上应用了 kmeans 分类，并计算了每个课程的两项指标。表三，显示两个衡量指标的最佳类数。结果表明，值，6被所有两个分组评估措施选为最佳类数，第二个最佳值分别被两个分类值选择为 5 和 3。

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为了选择合适的类数，我们使用了两种聚类有效性度量——轮廓系数[15]和Davies-Bouldin指数[16]。我们应用kmeans分类方法对训练数据进行分类，通过改变类的数量来计算每个类的两个度量。表三显示了这两个指标的最佳班级数。结果表明，两种聚类评价方法的最佳分类数均为6，次优分类数分别为5和3。<br>

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