混合属性数据点集的特征权重优化方法研究

• 作者: 陈新泉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 决策树划分 规则聚类区域 特征权重优化
• 年，卷（期）: 2009,（21）
• 所属期刊栏目: 理论科学研究
• 页码范围: 124-128
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 6578字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.21.037

摘要

应用决策树方法采获取混合属性数据点集的"规则聚类区域",利用"异类子聚类相离,同类子聚类相近"的原则来交替优化有序属性和无序属性的权重,提出了基于决策树划分的特征权重优化方法.该方法在一定程度上解决了有效获取数据子集的子聚类问题和混合属性数据点集的特征权重优化难题.仿真实验表明,该方法在优化混合属性数据点集的特征权重时是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈新泉	上饶师范学院数学与计算机系	6	11	2.0	2.0