| 一种增强的κ-means聚类算法 |
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| 引用本文： | 蒋盛益,李庆华.一种增强的κ-means聚类算法[J].计算机工程与科学,2006,28(11):56-59. |
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| 作者姓名： | 蒋盛益 李庆华 |
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| 作者单位： | 1. 衡阳师范学院计算机系,湖南,衡阳,421008;华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430074
2. 华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430074 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;广东外语外贸大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 本文针对κ-modes算法在类的表示方面存在的不足，提出用摘要信息来表示一个类，并给出了一种适用于混合属性的距离定义，得到增强的κ-means算法--κ-summary算法 。理论分析和实验结果表明，κ-sumnlary算法较κ-modes算法和κ-prototypes算法具有更好的精度。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类算法 &kappa -summary 算法 |
| 文章编号： | 1007-130X(2006)11-0056-04 |
| 修稿时间： | 2005年1月12日 |
An Enhanced k-means Clustering Algorithm |
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| JIANG Sheng-yi,LI Qing-hua.An Enhanced k-means Clustering Algorithm[J].Computer Engineering & Science,2006,28(11):56-59. |
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| Authors: | JIANG Sheng-yi LI Qing-hua |
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| Abstract: | As for the shortcomings of the k-modes algorithm in the representation of class, we present a method for the representation of class with summary information. A distance definition for mixed attributes is proposed in this paper. Based on the distance definition, we extend the k-means algorithm and present the k-summary algorithm. Theoretical analyses and experimental results demonstrate that the k-summary algorithm can create more accurate class results than the k-modes algorithm and the k-prototypes algorithm. |
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| Keywords: | data mining clustering algorithm k-summary algorithm |
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