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k-prototypes和模糊k-prototypes是处理数值属性和分类属性混合数据主要的聚类算法。但这两种聚类算法不足之处是对初值有明显的依赖。对初值选取方法进行了分析和研究，提出一种新的改进方法，可在一定程度上减少随机性。实际数据集仿真结果表明改进算法有更高的稳定性和较强的伸缩性。
混合属性数据聚类初始点选择的改进
【摘 要】
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k-prototypes和模糊k-prototypes是处理数值属性和分类属性混合数据主要的聚类算法。但这两种聚类算法不足之处是对初值有明显的依赖。对初值选取方法进行了分析和研究，提出一
【机 构】
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徐州师范大学计算机学院
【出 处】
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广西师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年4期
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