【摘 要】
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距离度量是聚类算法的基础，它对算法的效果有很大的影响．然而分类型数据的聚类是学习算法中重要而棘手的问题．传统的k-modes算法采用0-1匹配方法定义每两个对象属性值之间的距离
【机 构】
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广东工业大学应用数学学院,广东工业大学计算机学院
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距离度量是聚类算法的基础，它对算法的效果有很大的影响．然而分类型数据的聚类是学习算法中重要而棘手的问题．传统的k-modes算法采用0-1匹配方法定义每两个对象属性值之间的距离，忽视了属性间的相互关系对距离的影响．针对这个问题，本文基于相互依存冗余度量定义了一种新的距离，该距离由内部距离和外部距离两个部分决定．这种度量方法不仅表现出某个属性本身的差异性，而且表现出其他属性对该属性的影响程度．本文与基于其他距离度量的k—modes算法进行实验比较，结果表明基于相互依存冗余度量的k—modes算法能有效地提高
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