引入信息增益的层次聚类算法

• 作者: 刘一鸣 张化祥
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 层次聚类 信息增益 属性加权
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 142-144
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3926字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.01.041

摘要

层次聚类分析是模式识别和数据挖掘领域中一个非常重要的研究课题,具有广泛的应用前景.受决策树学习中选择最佳分类属性的启发,提出一种引入信息增益的层次聚类方法,该方法利用信息增益指导层次聚类中的属性加权,从而提高聚类结果质量.在UCI数据集上的实验结果表明,该算法性能明显优于原层次聚类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张化祥	山东师范大学信息科学与工程学院	73	576	14.0	19.0
2	刘一鸣	山东师范大学信息科学与工程学院	4	28	2.0	4.0