基于山方法的分类型数据核聚类

朱映辉; 杨圣云; 袁德辉

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基于山方法的分类型数据核聚类

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为了提高分类型数据集聚类的准确性和对广泛数据集聚类的适应性,引入3种核函数,再利用基于山方法的核K-means作分类型的数据聚类,核函数把分类型数据映射到高维特征空间,从而给缺乏测度的分类型数据引入了数值型数据的测度.改进后用多个公开数据集对这些方法进行了实验评测,结果显示这些方法对分类型数据的聚类是有效的.

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来源
《计算机工程与设计》 |2008年第11期|2915-2917|共3页
作者
朱映辉; 杨圣云; 袁德辉;
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作者单位

韩山师范学院;

教学与信息技术系;

广东;

潮州;

521041;

韩山师范学院;

教学与信息技术系;

广东;

潮州;

521041;

韩山师范学院;

教学与信息技术系;

广东;

潮州;

521041;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
核聚类; 分类型数据; 核函数; 山方法; K均值;

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