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通过对标称数据的分析,提出了一种基于信息熵和层次聚类思想的标称数据聚类算法。算法采用信息熵度量对象之间的相似性,通过数据直接计算相似性阈值。实验证明算法是可行并且有效的。
基于信息熵的标称变量聚类算法研究
【摘 要】
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通过对标称数据的分析,提出了一种基于信息熵和层次聚类思想的标称数据聚类算法。算法采用信息熵度量对象之间的相似性,通过数据直接计算相似性阈值。实验证明算法是可行并且有效的。
【机 构】
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兰州理工大学计算机与通信学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2006年08期
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