基于相对密度和熵的混合属性聚类融合算法

• 作者: 余泽
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 聚类融合 混合属性 信息熵 相对密度
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 软件技术?算法
• 页码范围: 125-130
• 页数: 6页
• 字数: 4946字
• 语种: 中文

摘要

混合属性聚类是近年来的研究热点，对于混合属性数据的聚类算法要求处理好数值属性以及分类属性，而现存许多算法没有很好得平衡两种属性，以至于得不到令人满意的聚类结果。针对混合属性，在此提出一种基于交集的聚类融合算法，算法单独用基于相对密度的算法处理数值属性，基于信息熵的算法处理分类属性，然后通过基于交集的融合算法融合两个聚类成员，最终得到聚类结果。算法在 UCI 数据集 Zoo 上进行验证，与现存k-prototypes与EM算法进行了比较，在聚类的正确率上都优于k-prototypes与EM算法，还讨论了融合算法中交集元素比的取值对算法结果的影响。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余泽	浙江工业大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0