基于山方法的分类型数据核聚类

• 作者: 朱映辉 杨圣云 袁德辉
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 核聚类 分类型数据 核函数 山方法 K均值
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2915-2917
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2618字
• 语种: 中文

摘要

为了提高分类型数据集聚类的准确性和对广泛数据集聚类的适应性,引入3种核函数,再利用基于山方法的核K-means作分类型的数据聚类,核函数把分类型数据映射到高维特征空间,从而给缺乏测度的分类型数据引入了数值型数据的测度.改进后用多个公开数据集对这些方法进行了实验评测,结果显示这些方法对分类型数据的聚类是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱映辉	韩山师范学院教学与信息技术系	43	111	5.0	8.0
2	袁德辉	韩山师范学院教学与信息技术系	32	71	4.0	7.0
3	杨圣云	韩山师范学院教学与信息技术系	23	56	3.0	7.0