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提出了一种基于新相异度量的模糊K—Modes算法。该算法假定不同属性对聚类结果有不同程度的影响，定义了新的属性值函数，以基于划分相似度的聚类精确度作为聚类结果的评价准则。通过真实数据的实验结果表明，新的基于相异度量的模糊K—Modes算法比传统的模糊K—Modes算法有更好的聚类效果。
基于新相异度量的模糊K—Modes聚类算法
【摘 要】
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提出了一种基于新相异度量的模糊K—Modes算法。该算法假定不同属性对聚类结果有不同程度的影响，定义了新的属性值函数，以基于划分相似度的聚类精确度作为聚类结果的评价准则。
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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电脑开发与应用
【发表日期】
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2012年5期
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