【摘 要】
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K-prototypes聚类算法结合了K-means算法和K-modes算法,可用于分析混合属性的数据对象。传统的K-prototypes聚类算法在计算数据对象的相异度时,未考虑各个属性对于最终聚类结
【机 构】
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广西科技大学计算机学院,广西科技大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61462008,61364006);广西自然科学基金资助项目(2013GXNSFAA019336);广西高校科学技术研究项目(LX2014190,YB2014210,LX2014190);广西科技大学科学基金资助项目(校科自1261128)
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K-prototypes聚类算法结合了K-means算法和K-modes算法,可用于分析混合属性的数据对象。传统的K-prototypes聚类算法在计算数据对象的相异度时,未考虑各个属性对于最终聚类结果的影响程度,而现实世界中,各属性的重要程度是不同的。使用了信息论中信息增益的计算方法,来获得各个属性的权值。在计算各属性的差异度时,乘以这些权值,从而可以获得更为准确的聚类结果。为了增加算法处理模糊问题的能力,本算法引用了模糊理论,从而使其具有较好的抗干扰能力和处理不确定性问题的能力。通过对四个UCI数据集
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