【摘 要】
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k-prototypes是目前处理数值属性和分类属性混合数据主要的聚类算法,但其聚类结果对初值有明显的依赖性。对k-prototypes初值选取方法进行了分析和研究,提出一种新的改进方法
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(70171033);江苏省高校自然科学基础研究基金项目(07KJ520216);江苏省计算机处理技术重点实验室基金项目(X2100112049811);徐州师范大学青年科研基金项目(03X1B18)
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k-prototypes是目前处理数值属性和分类属性混合数据主要的聚类算法,但其聚类结果对初值有明显的依赖性。对k-prototypes初值选取方法进行了分析和研究,提出一种新的改进方法。该方法有更高的稳定性和较强的伸缩性,可减少一定程度的上随机性。实际数据集仿真结果表明,改进算法是正确和有效的。
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