基于新的相异度量的模糊K-Modes聚类算法

• 作者: 曹付元 梁吉业 白亮
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊K-Modes聚类算法 相异度量 类中心
• 年，卷（期）: 2009,（16）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 192-194
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 2774字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.16.069

摘要

传统的模糊K-Modes聚类算法采用简单匹配方法度量对象与Mode之间的相异程度,没有充分考虑Mode对类的代表程度,容易造成信息的丢失,弱化了类内的相似性.针对上述问题,通过对象对类的隶属度反映Mode对类的代表程度,提出一种新的相异度量,并将它应用于传统的模糊K-Modes聚类算法.与传统的K-Modes和模糊K-Modes聚类算法相比,该相异度量是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁吉业		114	1486	21.0	34.0
5	曹付元		34	322	8.0	17.0
7	白亮		7	80	2.0	7.0