一种面向不完备数据的集对粒层次聚类算法

针对现有层次聚类算法难以处理不完备数据集,同时考虑样本与类簇之间的不确定关系,提出一种面向不完备数据的集对粒层次聚类算法-SPGCURE.首先,采用集对信息粒的知识对缺失值进行处理,不同于以往算法中将缺失属性删除或者填充,用集对联系度中的差异度来表示缺失属性值,提出一种改进的集对信息距离度量方法,用于考量不完备数据样本间的紧密程度;其次,基于改进后的集对距离度量,给出各个类簇的类内平均距离的定义,形成以正同域Cs(样本一定属于类簇)、边界域Cu(样本可能属于类簇)和负反域Co(样本不属于类簇)表示的集对粒层次聚类;SPGCURE算法在完备和不完备数据都适用,最后,选用5个经典的UCI数据集,与常用的经典及改进聚类算法进行实验评价,结果表明,SPGCURE算法在准确度、F-measure、调整兰德系数和标准互信息等指标上均具有不错的聚类性能.