| 基于粗糙集的改进K—Modes聚类算法 |
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| 引用本文： | 白亮,梁吉业,曹付元.基于粗糙集的改进K—Modes聚类算法[J].计算机科学,2009,36(1):162-164. |
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| 作者姓名： | 白亮 梁吉业 曹付元 |
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| 作者单位： | 1. 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,太原,030006
2. 山西大学计算机与信息技术学院,太原,030006 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)，国家自然科学基金，高等学校博士学科点专项科研基金，教育部科学技术研究重点项目，山西省重点实验室开放基金，山西省高校科技开发项目，太原市科技局科技兴市专项项目 |
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| 摘 要： | 传统的K-Modes算法采用简单匹配的方法来计算对象之间的距离,并没有充分考虑同一属性下的两个不同值之间的相似性.基于粗糙集中的上、下近似,提出了一种新的距离度量,并重新定义了类中心,对传统K-Modes算法进行了改进.与其他改进K-Modes算法进行了比较,实验结果表明,基于粗糙集的改进K-Modes算法有效地提高了聚类精度.
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| 关 键 词： | 聚类算法 粗糙集 距离度量 |
| 收稿时间： | 2008/4/30 0:00:00 |
Improved K-Modes Clustering Algorithm Based on Rough Sets |
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| BAI Liang,LIANG Ji-ye,CAO Fu-yuan.Improved K-Modes Clustering Algorithm Based on Rough Sets[J].Computer Science,2009,36(1):162-164. |
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| Authors: | BAI Liang LIANG Ji-ye CAO Fu-yuan |
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| Affiliation: | Key Laboratory of Computational Intelligence and Chinese Information Processing of Ministry of Education;Taiyuan 030006;China;School of Computer and Information Technology;Shanxi University;Taiyuan030006;China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Clustering algorithm Rough sets Distance measure |
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