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基于分治融合的混合属性数据聚类算法研究

吴继兵  李心科  
【摘要】:混合属性数据集是现实世界中最普遍的数据集类型,但适用于这类数据集的聚类算法极少。K-prototypes是日前处理混合数据集的主要聚类算法,但其聚类结果对初值有明显的依赖性。本文基于分治融合的方法体系,针对混合属性数据集的特点,提出了一种改进的聚类算法。经实验比较证明,该算法减轻了对于初值的依赖性,并在稳定性上有了一定的提高。

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