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改进的混合属性数据聚类算法 被引量:8
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作者 赵立江 黄永青 刘玉龙 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第20期4850-4852,共3页
k-prototypes是目前处理数值属性和分类属性混合数据主要的聚类算法,但其聚类结果对初值有明显的依赖性。对k-prototypes初值选取方法进行了分析和研究,提出一种新的改进方法。该方法有更高的稳定性和较强的伸缩性,可减少一定程度的上... k-prototypes是目前处理数值属性和分类属性混合数据主要的聚类算法,但其聚类结果对初值有明显的依赖性。对k-prototypes初值选取方法进行了分析和研究,提出一种新的改进方法。该方法有更高的稳定性和较强的伸缩性,可减少一定程度的上随机性。实际数据集仿真结果表明,改进算法是正确和有效的。 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类 k-原型算法 混合型数据 相异度
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