一种基于图划分的混合属性数据聚类算法

• 作者: 李甜 沙爱晖 黄树成
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 混合属性数据 图划分 谱聚类
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 11-13,135
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3337字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.07.004

摘要

实际应用中存在着大量同时具有数值型和符号型属性的混合属性数据,研究混合属性数据的聚类具有重要意义.经典聚类算法仅仅处理数值型数据或符号型属性数据,对混合属性数据往往无效.现有混合属性数据聚类算法分别将数值型属性和符号型属性数据单独计算,忽视了两种属性之间的相关性,聚类效果不理想.提出一种基于图划分的混合属性数据聚类算法.算法将一行属性值定义为一个图节点,计算图节点的相似性,采用一种自适应调节属性权重的方法,将数值和符号属性的相似性统一成一个互联合相似度矩阵.用图划分方法对数据进行聚类划分,通过迭代寻优的方法调整数据之间的契合度,从而求得类内相似度最大并寻得最优解.实验结果表明,混合属性聚类算法与其他方法相比具有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄树成	江苏科技大学计算机科学与工程学院	36	126	5.0	10.0
2	李甜	江苏科技大学计算机科学与工程学院	2	10	2.0	2.0
3	沙爱晖	江苏科技大学计算机科学与工程学院	2	10	2.0	2.0