分类型属性相关论文
距离度量是聚类算法的基础，它对算法的效果有很大的影响．然而分类型数据的聚类是学习算法中重要而棘手的问题．传统的k-modes算法采用0......
模糊K-Prototypes（FKP）算法能够对包含数值属性和分类属性相混合的数据集进行有效聚类,但是存在对初始值敏感、容易陷入局部极小值的......
针对绝大部分多变量决策树只能联合数值型属性,而不能直接为带有分类型属性数据集进行分类的问题,提出一种可联合多种类型属性的多......
模糊K-Prototype(sFKP)算法能够对数值型数据、分类型数据和混合型数据集进行有效聚类,但是算法假定数值型属性对分类的贡献是相同......
模糊k-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一.简述了模糊k-prototypes算法的发展进程和主要性质;并在此基础上,指出它在......
