混合属性数据集的聚类边界检测技术

• 作者: 李向丽 耿鹏 邱保志
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 混合属性 高维数据 聚类边界 边界因子 证据积累
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 171-175
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2013.1282

摘要

为了满足数据分析中获取含有混合属性的数据集聚类的边界需求，提出一种混合属性数据集的聚类边界检测算法(BERGE)。该算法利用模糊聚类隶属度定义边界因子以识别候选边界集，然后运用证据积累的思想提取聚类的边界。在综合数据集和真实数据集上的实验结果表明， BERGE算法能有效地检测混合属性数据集、数值属性数据集以及分类属性数据集的聚类边界，与现有同类算法相比具有更高的精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱保志	郑州大学信息工程学院	55	518	13.0	18.0
2	李向丽	郑州大学信息工程学院	40	188	8.0	11.0
3	耿鹏	郑州大学信息工程学院	3	12	2.0	3.0