论文研究-一种面向分类属性数据的聚类融合算法研究.pdf

时间:2022-08-11 12:43:22
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文件名称:论文研究-一种面向分类属性数据的聚类融合算法研究.pdf

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更新时间:2022-08-11 12:43:22

聚类融合,分类属性数据,数据挖掘,相似度

为了解决单一聚类算法存在结果不准确和随机性大,且现有算法对分类数据聚类时将其转换成数值型会产生误差等问题,提出了一种面向分类属性数据的聚类融合算法。算法利用原有分类属性值的差异产生聚类成员,然后采用相似度方法进行划分,通过寻求目标函数最小的划分来简化聚类过程。算法在UCI数据集上进行了验证,结果表明算法的效率和精度都优于现有算法,说明算法的设计和更新策略是有效的。


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