【摘 要】
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经典的聚类分析技术如系统聚类法和K-means等主要是处理间隔尺度的变量,而对于名义尺度变量则不适合.文章借鉴认知心理学和优化学习的思想,对名义尺度变量的聚类问题进行了研
【基金项目】
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国家973课题(G1998030413,G1998030510);中科院计算所领域前沿青年基金(20016280)
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经典的聚类分析技术如系统聚类法和K-means等主要是处理间隔尺度的变量,而对于名义尺度变量则不适合.文章借鉴认知心理学和优化学习的思想,对名义尺度变量的聚类问题进行了研究,定义了名义尺度变量的距离度量--翻转距离,在此基础上,提出了一种目标函数优化制导的聚类算法,并演示了对名义尺度变量进行聚类的过程.实验表明,我们的算法结果可以得到合理的解释.
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