【摘 要】
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传统的K-Modes算法采用0-1简单匹配方法计算对象与类中心（Modes）之间的距离,并将每个对象分配到离它最近的类中去。采用基于频率方法重新计算各类的类中心（Modes）、定义目标函数,
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传统的K-Modes算法采用0-1简单匹配方法计算对象与类中心（Modes）之间的距离,并将每个对象分配到离它最近的类中去。采用基于频率方法重新计算各类的类中心（Modes）、定义目标函数,然而,对象的归类方法和目标函数的定义没有充分考虑分类数据的特点。对此,提出一种改进的K-Modes算法,采用期望熵最小的衡量方法进行归类,并且采用期望熵作为新的目标函数。通过实验将该算法与传统的K-Modes算法进行比较,表明该算法是更有效的。
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