分类矩阵对象数据的BC-k-modes聚类算法

• 作者: 余曼 李顺勇 王改变
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 簇间信息 分类矩阵对象数据 隶属度矩阵 聚类中心 聚类算法
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 数学研究与信息科学
• 页码范围: 1549-1557
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为了对含有多个特征向量的分类矩阵对象数据进行描述,提出了一种新的基于簇间信息的分类矩阵对象数据的聚类算法(between-cluster k-modes,简称BC-k-modes).该算法利用k-modes算法的聚类过程,对分类矩阵对象数据进行聚类,导出隶属度矩阵与聚类原型的更新公式,通过增加簇间信息对目标函数寻求局部最优解.最后在五个真实数据集上进行了实验,结果表明该算法对真实数据的聚类效果明显优于其他算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李顺勇		40	65	4.0	7.0
2	余曼		2	0	0.0	0.0
3	王改变		2	0	0.0	0.0