| 基于模糊质心的混合属性数据模糊加权聚类算法 |
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| 引用本文： | 冀进朝,赵晓威,何飞,胡英慧,白天,李在荣. 基于模糊质心的混合属性数据模糊加权聚类算法[J]. 计算机科学, 2018, 45(2): 109-113 |
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| 作者姓名： | 冀进朝 赵晓威 何飞 胡英慧 白天 李在荣 |
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| 作者单位： | 东北师范大学信息科学与技术学院 长春130117;东北师范大学计算生物研究所 长春130117,东北师范大学信息科学与技术学院 长春130117;东北师范大学计算生物研究所 长春130117,东北师范大学信息科学与技术学院 长春130117;东北师范大学计算生物研究所 长春130117,东北师范大学信息科学与技术学院 长春130117,吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012,东北师范大学传媒科学学院 长春130117 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金项目(61502093,61403077),吉林省教育厅科研项目(2016504),吉林省科技发展计划资助 |
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| 摘 要： | 在模糊聚类算法中,模糊系数被用来控制簇可能重叠的程度,其负面影响是所有的数据对象会影响所有的簇。为解决该问题,Klawonn和Hppner使用模糊函数替换模糊系数(KH算法),但该方法是针对数值属性数据而设计的。然而,在许多真实的应用中,数据对象通常同时由数值属性和分类属性描述。面向混合属性数据,文中提出了一种新的基于模糊质心的模糊加权聚类算法。首先结合模糊质心和均值来表示混合属性条件下的簇中心,然后使用能够评估不同属性在聚类过程中作用的度量来评估数据对象和簇中心之间的相异度,最后给出算法框架。在3个混合属性数据集上对新算法进行了一系列的测试,实验结果表明新算法的性能优于传统算法。
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| 关 键 词： | 模糊聚类 数据挖掘 混合数据 相异性度量 |
| 收稿时间： | 2017-03-16 |
| 修稿时间： | 2017-05-26 |
Fuzzy Weighted Clustering Algorithm with Fuzzy Centroid for Mixed Data |
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| JI Jin-chao,ZHAO Xiao-wei,HE Fei,HU Ying-hui,BAI Tian and LI Zai-rong. Fuzzy Weighted Clustering Algorithm with Fuzzy Centroid for Mixed Data[J]. Computer Science, 2018, 45(2): 109-113 |
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| Authors: | JI Jin-chao ZHAO Xiao-wei HE Fei HU Ying-hui BAI Tian LI Zai-rong |
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| Affiliation: | School of Information Science and Technology,Northeast Normal University,Changchun 130117,China;Institute of Computational Biology,Northeast Normal University,Changchun 130117,China,School of Information Science and Technology,Northeast Normal University,Changchun 130117,China;Institute of Computational Biology,Northeast Normal University,Changchun 130117,China,School of Information Science and Technology,Northeast Normal University,Changchun 130117,China;Institute of Computational Biology,Northeast Normal University,Changchun 130117,China,School of Information Science and Technology,Northeast Normal University,Changchun 130117,China,College of Computer Science and Technology,Jilin University,Changchun 130012,China and School of Media Science,Northeast Normal University,Changchun 130117,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Fuzzy clustering Data mining Mixed data Dissimilarity measure |
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