【摘 要】
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为了解决具有不完备、分类型矩阵数据集的聚类问题,同时考虑样本和类簇间的不确定关系,提出了一种面向不完备分类型矩阵数据的集对k-modes聚类算法.首先,基于集对信息粒的相
【机 构】
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华北理工大学 理学院,河北 唐山063210;河北省数据科学与应用重点实验室,河北 唐山063210;华北理工大学 理学院,河北 唐山063210;华北理工大学 迁安学院,河北 唐山063210
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为了解决具有不完备、分类型矩阵数据集的聚类问题,同时考虑样本和类簇间的不确定关系,提出了一种面向不完备分类型矩阵数据的集对k-modes聚类算法.首先,基于集对信息粒的相关理论,定义了不完备矩阵样本间的集对距离度量方法;其次,考虑样本和类簇间的不确定关系,给出了类内平均距离的定义和判断样本是否属于多个类簇的阈值计算公式,进而形成包含正同域,边界域和负反域的集对聚类结果;最后,通过选取的3个矩阵数据集与四个对比算法进行实验评价,实验结果表明集对k-modes聚类算法可以有效处理不完备分类型矩阵数据集,并且在准确率、召回率、调整兰德系数和标准化互信息等指标上均有良好的聚类性能.
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