【摘 要】
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数据聚类是数据挖掘中的重要研究内容.现实世界中的数据往往同时具有连续属性和离散属性,但现有大多数算法局限于仅处理其中一种属性,而对另一种采取简单舍弃的办法丢失聚类
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数据聚类是数据挖掘中的重要研究内容.现实世界中的数据往往同时具有连续属性和离散属性,但现有大多数算法局限于仅处理其中一种属性,而对另一种采取简单舍弃的办法丢失聚类信息和降低聚类质量.一些能处理混合属性的算法又往往处理的属性过多,导致计算量的大增.提出了一种基于BIRCH算法的混合属性数据的聚类算法;在UCI数据集上的实验表明,文中提出的算法具有较好的性能.
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