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基于新相异度量的模糊K—Modes聚类算法
基于新相异度量的模糊K—Modes聚类算法
来源 :电脑开发与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lwlw02
【摘 要】
:
提出了一种基于新相异度量的模糊K—Modes算法。该算法假定不同属性对聚类结果有不同程度的影响,定义了新的属性值函数,以基于划分相似度的聚类精确度作为聚类结果的评价准则。
【作 者】
:
张月琴
陈彩棠
【机 构】
:
太原理工大学计算机科学与技术学院
【出 处】
:
电脑开发与应用
【发表日期】
:
2012年5期
【关键词】
:
K—Modes聚类算法
相异度量
分类属性
K-Modes clustering algorithm
dissimilarity measure
catego
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提出了一种基于新相异度量的模糊K—Modes算法。该算法假定不同属性对聚类结果有不同程度的影响,定义了新的属性值函数,以基于划分相似度的聚类精确度作为聚类结果的评价准则。通过真实数据的实验结果表明,新的基于相异度量的模糊K—Modes算法比传统的模糊K—Modes算法有更好的聚类效果。
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