数值型和分类型混合数据的模糊K-Prototypes聚类算法(英文)

被引：33

作者：

陈宁

陈安

周龙骧

机构：

[1] 中国科学院数学与系统科学研究院!北京

[2] 中国科学院科技政策与管理科学研究所!北京

[3] 中国科学院软件研究所

[4] 北京

来源：

软件学报 | 2001年 / 08期

关键词：

数值型属性; 分类型属性; 确定聚类; 模糊聚类;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.2001.08.001

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

由于数据库经常同时包含数值型和分类型的属性 ,因此研究能够处理混合型数据的聚类算法无疑是很重要的 .讨论了混合型数据的聚类问题 ,提出了一种模糊 K- prototypes算法 .该算法融合了 K- means和 K- modes对数值型和分类型数据的处理方法 ,能够处理混合类型的数据 .模糊技术体现聚类的边界特征 ,更适合处理含有噪声和缺失数据的数据库 .实验结果显示 ,模糊算法比相应的确定算法得到的结果准确度高

引用

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