【摘 要】
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模糊K-Prototypes(FKP)算法融合了K-Means和K-Modes对数值型和符号型数据的处理方法,适合于混合类型数据的聚类分析.同时,模糊技术使得FKP适合于处理含有噪声和缺少数据的数
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60473097);江苏省高校自然科学研究计划项目(03KJB520054)
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模糊K-Prototypes(FKP)算法融合了K-Means和K-Modes对数值型和符号型数据的处理方法,适合于混合类型数据的聚类分析.同时,模糊技术使得FKP适合于处理含有噪声和缺少数据的数据库.但是,在使用FCM(Fuzzy C-Means algorithm)或FKP算法时,如何选取加权指数α仍是悬而未决的问题.许多研究者基于他们的实验结果给出FCM中的最佳加权指数可能位于区间[1.5,2.5],本文则提出了一个FKP中加权指数的探寻算法.在多个实际数据集上的实验结果表明,为进行有效的聚类,FK
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