【摘 要】
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传统的K-Modes算法采用简单匹配的方法来计算对象之间的距离,并没有充分考虑同一属性下的两个不同值之间的相似性。基于粗糙集中的上、下近似,提出了一种新的距离度量,并重新
【机 构】
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计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家863计划项目(2007AA01Z165);国家自然科学基金(60773133);高等学校博士学科点专项科研基金(20050108604);教育部科学技术研究重点项目(206017);山西省重点实验室开放基金(200603023);山西省高校科技开发项目(2007103);太原市科技局科技兴市专项项目(07010724)资助
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传统的K-Modes算法采用简单匹配的方法来计算对象之间的距离,并没有充分考虑同一属性下的两个不同值之间的相似性。基于粗糙集中的上、下近似,提出了一种新的距离度量,并重新定义了类中心,对传统K-Modes算法进行了改进。与其他改进K-Modes算法进行了比较,实验结果表明,基于粗糙集的改进K-Modes算法有效地提高了聚类精度。
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