基于相似度计算公式改进的K-中心点算法

• 作者: 姜合 韩冰
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 PAM算法 相似度
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 113-117
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4788字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.021

摘要

在传统K-中心点聚类算法中,相似性一般仅仅用距离来进行度量,这种度量方法均基于对象属性之间是独立同分布的,但大多数真实数据对象属性之间都相关联的,因此,本文将引用非独立同分布计算公式,对传统距离计算相似度方法进行替换.同时,由于此公式会依据属性值的频率来进行计算,但数值型数据对于频率并不敏感,因此,本文在引入公式之前,将数值型数据按属性列进行聚类与替换.实验结果表明,本文方法可以提高算法的聚类精度.