基于残差分析的混合属性数据聚类算法

• 作者: 张瑞霖 李向丽 邱保志
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 聚类 残差分析 线性回归 混合属性数据集 聚类中心
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1420-1432
• 页数: 13页
• 字数: 8656字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2018.c180030

摘要

针对混合属性数据聚类结果精度不高、聚类结果对参数敏感等问题,提出了基于残差分析的混合属性数据聚类算法(Clustering algorithm for mixed data based on residual analysis) RA-Clust.算法以改进的熵权重混合属性相似性度量对象间的相似性,以提出的基于KNN和Parzen窗的局部密度计算方法计算每个对象的密度,通过线性回归和残差分析进行聚类中心预选取,然后以提出的聚类中心目标优化模型确定真正的聚类中心,最后将其他数据对象按照距离高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,形成最终聚类.在合成数据集和UCI数据集上的实验结果验证了算法的有效性.与同类算法相比,RA-Clust具有较高的聚类精度.

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	张瑞霖	郑州大学信息工程学院	2	2	1.0	1.0