| 分类属性数据量子聚类算法的改进 |
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| 引用本文： | 赵正天,赵小强,李炜,段晓燕. 分类属性数据量子聚类算法的改进[J]. 计算机应用与软件, 2010, 27(12) |
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| 作者姓名： | 赵正天 赵小强 李炜 段晓燕 |
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| 基金项目： | 甘肃省自然科学基金，甘肃省教育厅高等学校研究生导师科研项目 |
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| 摘 要： | 分析量子势能、量子力学中粒子分布机制和分类属性数据的量子聚类CQC(Categorical Quantum Clustering)算法.针对CQC算法存在的聚类效果对聚类度量尺度β较敏感,而β的选取往往凭经验确定没有通用原则,以及对线性可分数据聚类效果显著,但对线性不可分数据不能奏效等问题,通过引入新的相异性度量测度及聚类度量尺度步长βstep,重新定义紧致性指标ICD,提出一种改进的ICQC算法.该算法首先在不同粒度水平上划分数据样本产生初始类(簇),之后采用聚类中心间相异性测度最近邻方法合并初始类(簇)完成聚类.通过与CQC算法的实验比较,证明该算法具有更高的聚类效能,在CQC算法失效的情况下,也能获得良好的聚类效果.
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| 关 键 词： | 分类属性 量子聚类 相异性度量测度 聚类度量尺度步长 紧致性指标 |
IMPROVING QUANTUM CLUSTERING ALGORITHM OF CATEGORICAL DATA |
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| Zhao Zhengtian,Zhao Xiaoqiang,Li Wei,Duan Xiaoyan. IMPROVING QUANTUM CLUSTERING ALGORITHM OF CATEGORICAL DATA[J]. Computer Applications and Software, 2010, 27(12) |
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| Authors: | Zhao Zhengtian Zhao Xiaoqiang Li Wei Duan Xiaoyan |
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