基于平均互信息的混合条件属性聚类算法

刘晋胜

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基于平均互信息的混合条件属性聚类算法

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混合条件属性参数间的距离值存在较大的差异,导致仅聚合距离数量级较大、较规律的数值条件属性对象,而忽视数量级较小、混沌,但类别特征更加明显的分类条件属性对象.提出了一种基于平均互信息的聚类算法.通过熵量化参数类别特性的大小,再根据熵的平均互信息计算方法衡量数据对象间类别的相同、相异特征量,统一数值和分类条件属性参数间距离的数量级,最后通过优化迭代自适应过程得到最终聚类结果.实验结果表明,该算法具有良好的聚类质量和自适应性.

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来源
《计算机科学》 |2015年第3期|261-265|共5页
作者
刘晋胜;
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作者单位

广东石油化工学院计算机与电子信息学院茂名525000;

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正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
混合条件属性; 平均互信息; 聚类;

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