一种基于GA的混合属性特征大数据集聚类算法

• 作者: 李洁 焦李成 高新波
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类分析 数值特征 类属特征 遗传算法
• 年，卷（期）: 2004,（8）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1203-1209
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4654字
• 语种: 中文

摘要

在数据挖掘中,经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据.然而,现有的大多数算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据,而不能分析具有混合属性的数据.为此,该文提出了一种基于GA的模糊聚类新算法,通过改进聚类目标函数将数值特征与类属特征相结合,从而实现具有混合属性特征数据的聚类分析;通过引入GA算法能够快速得到全局最优解,而且不依赖于原型初始化.实验结果表明,基于GA的新聚类算法对于处理具有混合特征的大数据集聚类问题是相当有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学电子工程学院	514	14586	52.0	103.0
2	高新波	西安电子科技大学电子工程学院	176	3425	27.0	52.0
3	李洁	西安电子科技大学电子工程学院	51	747	14.0	26.0