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K-Modes算法是一种经典的字符型数据聚类算法,在处理对象属性值距离时,采用简单的0-1匹配,不能体现出属性值之间潜在的相似关系。通过图形聚类理论中的连接度来度量字符型属性值之间的相似性,改进了传统的K-Modes算法。实验结果表明该方法较传统的K-Modes算法有一定的改善。
基于加权连接度的改进K—Modes聚类算法
【摘 要】
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K-Modes算法是一种经典的字符型数据聚类算法,在处理对象属性值距离时,采用简单的0-1匹配,不能体现出属性值之间潜在的相似关系。通过图形聚类理论中的连接度来度量字符型属性值之间的相似性,改进了传统的K-Modes算法。实验结果表明该方法较传统的K-Modes算法有一定的改善。
【机 构】
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山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西大学计算机与信息技术学院
【出 处】
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广西师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年03期
【基金项目】
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国家863计划基金资助项目（2007AA01Z165）,国家自然科学基金资助项目（60773133）,高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20050108604）,教育部科学技术研究重点项目（206017）,山西省重点实验室开放基金资助项目（200603023）,山西省高校科技开发项目（2007103）,太原市科技局科技兴市专项基金资助项目（070L0724）
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