【摘 要】
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传统的K-Modes聚类算法采用简单的0-1匹配差异方法来计算同一分类属性下两个属性值之间的距离,没有充分考虑其相似性.对此,基于粗糙集理论,提出了一种新的距离度量.该距离度
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,计算智能与中文信息处理教育部重点实验室（山西大学）
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传统的K-Modes聚类算法采用简单的0-1匹配差异方法来计算同一分类属性下两个属性值之间的距离,没有充分考虑其相似性.对此,基于粗糙集理论,提出了一种新的距离度量.该距离度量在度量同一分类属性下两个属性值之间的差异时,克服了简单0-1匹配差异法的不足,既考虑了它们本身的异同,又考虑了其他相关分类属性对它们的区分性.并将提出的距离度量应用于传统K-Modes聚类算法中.通过与基于其他距离度量的K-Modes聚类算法进行实验比较,结果表明新的距离度量是更加有效的.
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