【摘 要】
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K-prototypes算法只适合处理对称标称型数据、序数型数据和区间型数据,对于用户兴趣等非对称型数据之间的相异度计算,如果采用对称标称型数据间的计算方法,则误差较大,而且设
【机 构】
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安徽财经大学工商管理学院,复旦大学管理学院
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K-prototypes算法只适合处理对称标称型数据、序数型数据和区间型数据,对于用户兴趣等非对称型数据之间的相异度计算,如果采用对称标称型数据间的计算方法,则误差较大,而且设定的分类属性权重调整系数不容易确定。在考虑多种属性数据特征的基础上,对K-prototypes算法加以改进,提出一种简单的各类属性权重系数计算方法,即按属性比例初步计算各类属性权重,并分别配以微调系数进一步微调。同时扩展其算法,使其可以更好地处理非对称标称型数据,提升聚类效果。最后在实际的客户细分应用中验证其有效性。
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