【摘 要】
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在传统K-中心点聚类算法中,相似性一般仅仅用距离来进行度量,这种度量方法均基于对象属性之间是独立同分布的,但大多数真实数据对象属性之间都相关联的,因此,本文将引用非独
【机 构】
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齐鲁工业大学（山东省科学院）计算机科学与技术学院
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目(ZR2012FM032)
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在传统K-中心点聚类算法中,相似性一般仅仅用距离来进行度量,这种度量方法均基于对象属性之间是独立同分布的,但大多数真实数据对象属性之间都相关联的,因此,本文将引用非独立同分布计算公式,对传统距离计算相似度方法进行替换。同时,由于此公式会依据属性值的频率来进行计算,但数值型数据对于频率并不敏感,因此,本文在引入公式之前,将数值型数据按属性列进行聚类与替换。实验结果表明,本文方法可以提高算法的聚类精度。
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