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摘要:
为了提高K-prototypes算法的聚类准确度,解决其随机选取聚类中心初始值导至的聚类精度较低和聚类结果不稳定的问题。通过对混合属性数据聚类算法的研究,对K-prototypes算法做了进一步的改进。提出了混合属性聚类的初始聚类中心确定方法,并且通过加权算法改进了相异度计算公式。最后用UCI数据集对算法进行检验,结果表明,改进的加权K-prototype算法更加稳定,并具有较高的聚类精度。
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模糊K-prototypes算法
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文献信息
篇名 一种改进的加权K-prototypes算法
来源期刊 激光杂志 学科 工学
关键词 数据挖掘 混合属性 聚类 权重调整
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 光全息与信息处理
研究方向 页码范围 18-20
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 2922字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 贾振红 新疆大学信息科学与工程学院 286 1621 18.0 28.0
2 邓磊 9 37 5.0 5.0
3 覃锡忠 新疆大学信息科学与工程学院 125 691 13.0 18.0
4 刘强 新疆大学信息科学与工程学院 10 47 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
混合属性
聚类
权重调整
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
激光杂志
月刊
0253-2743
50-1085/TN
大16开
重庆市黄山大道杨柳路2号A塔楼1405室
78-9
1975
chi
出版文献量(篇)
8154
总下载数(次)
22
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33811
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