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本文针对κ-modes算法在类的表示方面存在的不足，提出用摘要信息来表示一个类，并给出了一种适用于混合属性的距离定义，得到增强的κ-means算法——κ-summary算法。理论分析和实验结果表明，κ-sumnlary算法较κ—modes算法和κ-prototypes算法具有更好的精度。
一种增强的κ-means聚类算法
【摘 要】
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本文针对κ-modes算法在类的表示方面存在的不足，提出用摘要信息来表示一个类，并给出了一种适用于混合属性的距离定义，得到增强的κ-means算法——κ-summary算法。理论分析和实
【机 构】
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衡阳师范学院计算机系,华中科技大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2006年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60273075）,广东外语外贸大学重点项目（GW2005-1-012）
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