近似k-median分类属性数据聚类

• 作者: 张高煜 赵恒
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 近似k-median聚类 分类属性数据
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 66-67,70
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 2749字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.08.022

摘要

数据挖掘中解决分类属性数据聚类的算法有很多种,但大多数基于划分的方法得到的聚类中心一般不是数据集中的实际数据对象,缺乏实际的物理意义,有时会导致某一聚类为空.该文研究了近似k-median的求解算法,用数据的近似中值来代替模式进行聚类,提出了分类属性数据的近似k-median聚类算法,克服了一般基于划分的可分类属性数据聚类中所遇到的问题,仿真实验证明该算法有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵恒	西安电子科技大学电子工程学院	29	237	9.0	14.0
2	张高煜	西安电子科技大学电子工程学院	6	43	5.0	6.0