【摘 要】
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传统的聚类算法一般是对单值属性数据进行聚类.但在许多实际应用中,每个对象通常被多个特征向量所描述.例如,顾客在购物时可能同时购买多个产品.由多个特征向量描述的对象称
【机 构】
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山西大学数学科学学院,山西大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573229);山西省基础研究计划项目(201701D121004);山西省回国留学人员科研资助项目(2017-020);山西省高等学校教学改革创新项目(J2017002)~~
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传统的聚类算法一般是对单值属性数据进行聚类.但在许多实际应用中,每个对象通常被多个特征向量所描述.例如,顾客在购物时可能同时购买多个产品.由多个特征向量描述的对象称为矩阵对象,由矩阵对象构成的数据集称为矩阵对象数据集.目前,针对矩阵对象数据聚类算法的研究相对较少,还有很多问题有待解决.利用fuzzy k-modes算法的聚类过程,提出一种基于矩阵对象数据的matrix-object data fuzzy k-modes(MD fuzzy k-modes)聚类算法.该算法结合模糊集的概念引入模糊因子β,重新
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