【摘 要】
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模糊K-Prototype(sFKP)算法能够对数值型数据、分类型数据和混合型数据集进行有效聚类,但是算法假定数值型属性对分类的贡献是相同的。为了考虑样本矢量中各维特征对模式分类
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模糊K-Prototype(sFKP)算法能够对数值型数据、分类型数据和混合型数据集进行有效聚类,但是算法假定数值型属性对分类的贡献是相同的。为了考虑样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文提出了一种基于特征加权的模糊聚类算法,利用ReliefF算法对特征进行加权选择。
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