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| 一种改进的K-Prototypes聚类算法 | |
| 引用本文： | 吴孟书,吴喜之.一种改进的K-Prototypes聚类算法[J].统计与决策,2008(5):24-26. |
| 作者姓名： | 吴孟书 吴喜之 |
| 作者单位： | 中国人民大学,统计学院,北京,100872 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(10431010)，教育部重点基地重大项目(05JJD910001) |
| 摘 要： | 传统的K-Prototypes聚类算法是利用划分的思想来对混合数据进行聚类,但是当混合数据的维度增大时,对象之间的差异度几乎相等,使得此算法难以进行。针对上述缺陷,文章提出一种改进的K-Prototyes聚类算法,聚类前先剔除各类中不相关的维度,将高维混合数据投影降维后再进行聚类。文中给出了Heart Disease Databases的算例,验证了算法的有效性。 |
| 关 键 词： | 高维混合数据 投影寻踪聚类 K-Prototyes聚类 |
| 文章编号： | 1002-6487(2008)05-0024-03 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |