考虑加权排序的分类数据聚类算法

• 作者: 姜敏 武森 王蔷 魏青
• 来源期刊: 北京科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类算法 排序 分类数据
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 控制与决策
• 页码范围: 1093-1098
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV_C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV_CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV_CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV_C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武森	北京科技大学东凌经济管理学院	64	658	14.0	23.0
2	姜敏	北京科技大学东凌经济管理学院	48	370	11.0	15.0
3	魏青	北京科技大学东凌经济管理学院	2	3	1.0	1.0
4	王蔷	北京科技大学东凌经济管理学院	2	6	2.0	2.0