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一种面向混合属性数据的加权三支决策聚类算法

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基于树结构的三支决策增量聚类算法中的静态数据聚类算法(SOC-TWD算法)有效解决了数据重叠问题,但该算法只能对纯数值数据进行距离度量,并且度量时没有考虑属性重要度不同的问题.针对以上问题,本文提出了一种面向混合属性数据的加权三支决策聚类算法(MAW-SOC-TWD算法),该算法定义了一种新的混合属性权重系数分配方法,改写了SOC-TWD算法中的距离计算公式,将属性重要度考虑到距离度量中,弥补了SOC-TWD算法只能针对纯数值数据进行聚类以及聚类过程中将所有属性的重要程度视为相等的不足.并在UCI数据集上验证MAW-SOC-TWD算法的有效性,实验结果表明MAW-SOC-TWD算法具有更高的聚类准确率和稳定性.

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来源
《2018年全国高性能计算学术年会》|2018年|648-653|共6页
会议地点青岛
作者
Yuan jie; 袁洁; Shen yanbo; 申彦博; Ji shujuan; 纪淑娟;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
聚类算法; 混合属性; 三支决策理论; 属性重要度;

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