一种针对名义尺度变量的优化聚类算法

许洪波; 卜东波; 白硕

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一种针对名义尺度变量的优化聚类算法

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经典的聚类分析技术如系统聚类法和K-means等主要是处理间隔尺度的变量,而对于名义尺度变量则不适合。文章借鉴认知心理学和优化学习的思想,对名义尺度变量的聚类问题进行了研究,定义了名义尺度变量的距离度量——翻转距离,在此基础上,提出了一种目标函数优化制导的聚类算法,并演示了对名义尺度变量进行聚类的过程。实验表明,我们的算法结果可以得到合理的解释。

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来源
《微电子学与计算机》 |2003年第12期|8-11|共5页
作者
许洪波; 卜东波; 白硕;
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作者单位

中国科学院计算技术研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
机器学习; 优化; 聚类算法; 名义尺度变量; 目标函数;

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