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从数据样本自身出发,考察属性的重要性,得到属性的权重,结合定性和定量的角度分析数据,对概念聚类算法的分类效用进行了改进。实验证明,与原来概念聚类算法相比,改进后的聚类正确率得到提高,聚类后的结果也更合理。
基于属性重要性的Cobweb算法
【摘 要】
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从数据样本自身出发,考察属性的重要性,得到属性的权重,结合定性和定量的角度分析数据,对概念聚类算法的分类效用进行了改进。实验证明,与原来概念聚类算法相比,改进后的聚类
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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重庆理工大学学报(自然科学)
【发表日期】
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2012年12期
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