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传统吸引子传播聚类算法对数据类型敏感，文中提出一种改进的吸引子传播聚类算法，将JACCARD系数引入对象间属性分布相似度，并与吸引子传播聚类算法结合。仿真实验结果表明，该算法收敛速度快，聚类精度高，明显提高高维稀疏数据的聚类性能。
属性分布相似度吸引子传播聚类算法研究
【摘 要】
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传统吸引子传播聚类算法对数据类型敏感，文中提出一种改进的吸引子传播聚类算法，将JACCARD系数引入对象间属性分布相似度，并与吸引子传播聚类算法结合。仿真实验结果表明，该算法
【机 构】
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吉林财经大学管理科学与信息工程学院,长春工业大学软件学院
【出 处】
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长春工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2014年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61202306);吉林省科技厅基金资助项目(20100507,201215119,20130522177JH);吉林省教育厅重点规划项目(2012185);吉林省高校新世纪优秀人才支持计划项目(2014159);吉林财经大学青年学俊支持计划项目
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