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Clustering Mixed Data by Fast Search and Find of Density Peaks

机译:通过快速搜索和查找密度峰聚类混合数据

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摘要

Aiming at the mixed data composed of numerical and categorical attributes, a new unified dissimilarity metric is proposed, and based on that a new clustering algorithm is also proposed. The experiment result shows that this new method of clustering mixed data by fast search and find of density peaks is feasible and effective on the UCI datasets.
机译:针对由数值和分类属性组成的混合数据,提出了一种新的统一相异度量,并在此基础上提出了一种新的聚类算法。实验结果表明,这种通过快速搜索和发现密度峰对混合数据进行聚类的新方法在UCI数据集上是可行和有效的。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2017年第7期|5060842.1-5060842.7|共7页
  • 作者单位

    Zhejiang Univ Technol, Coll Comp Sci & Technol, Hangzhou, Zhejiang, Peoples R China|Wenzhou Vocat & Tech Coll, Dept Informat Technol, Wenzhou, Peoples R China;

    Wenzhou Vocat & Tech Coll, Dept Informat Technol, Wenzhou, Peoples R China;

    Zhejiang Univ Technol, Coll Comp Sci & Technol, Hangzhou, Zhejiang, Peoples R China;

    Wenzhou Business Coll, Sch Adm Off, Wenzhou, Peoples R China;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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