一种增强的k-means聚类算法

被引：14

作者：

蒋盛益 ^{[1
]}

李庆华 ^{[2
]}

机构：

[1] 衡阳师范学院计算机系

[2] 华中科技大学计算机科学与技术学院

来源：

关键词：

数据挖掘; 聚类算法; k-summary算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

本文针对k-modes算法在类的表示方面存在的不足,提出用摘要信息来表示一个类,并给出了一种适用于混合属性的距离定义,得到增强的k-means算法——k-summary算法。理论分析和实验结果表明,k-summary算法较k-modes算法和k-prototypes算法具有更好的精度。

引用

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