【摘 要】
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混合数据的聚类过程中通常面临一个不可回避的问题:聚类个数的确定。基于Liang k-prototype算法引入属性权重,重新定义混合数据缺失某类的类间熵和(SBAE_M)、有效性指标(CUM)
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573229);山西省基础研究计划项目(201701D121004);山西省回国留学人员科研项目(2017-020);山西省高等学校教学改革创新项目(J2017002)
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混合数据的聚类过程中通常面临一个不可回避的问题:聚类个数的确定。基于Liang k-prototype算法引入属性权重,重新定义混合数据缺失某类的类间熵和(SBAE_M)、有效性指标(CUM)及相异性度量。提出一种带权的混合数据聚类个数确定算法。该算法的基本思想是:用newk-prototype算法将混合数据进行聚类,计算其聚类结果的CUM及SBAE_M,将最坏的类剔除,并将该类中的对象用新的相异性度量进行重新分配,CUM最大时包含的类别数即为聚类个数。在5个UCI数据集上验证了该算法的有效性。
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