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模糊K-Prototypes算法中的加权指数研究
被引量:
4
1
作者
汪加才
朱艺华
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第2期348-351,共4页
模糊K Prototypes(FKP)算法融合了K Means和K Modes对数值型和符号型数据的处理方法,适合于混合类型数据的聚类分析。同时,模糊技术使得FKP适合于处理含有噪声和缺少数据的数据库。但是,在使用FCM(FuzzyC Meansalgorithm)或FKP算法时,...
模糊K Prototypes(FKP)算法融合了K Means和K Modes对数值型和符号型数据的处理方法,适合于混合类型数据的聚类分析。同时,模糊技术使得FKP适合于处理含有噪声和缺少数据的数据库。但是,在使用FCM(FuzzyC Meansalgorithm)或FKP算法时,如何选取加权指数α仍是悬而未决的问题。许多研究者基于他们的实验结果给出FCM中的最佳加权指数可能位于区间 [1. 5,2. 5],本文则提出了一个FKP中加权指数的探寻算法。在多个实际数据集上的实验结果表明,为进行有效的聚类,FKP中加权指数应该小于 1. 5。
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关键词
加权指数
fkp
算法
聚类有效性
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职称材料
题名
模糊K-Prototypes算法中的加权指数研究
被引量:
4
1
作者
汪加才
朱艺华
机构
南京审计学院计算机科学与技术系
浙江工业大学信息智能与决策优化研究所
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第2期348-351,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60473097)
江苏省高校自然科学研究计划项目(03KJB520054)
文摘
模糊K Prototypes(FKP)算法融合了K Means和K Modes对数值型和符号型数据的处理方法,适合于混合类型数据的聚类分析。同时,模糊技术使得FKP适合于处理含有噪声和缺少数据的数据库。但是,在使用FCM(FuzzyC Meansalgorithm)或FKP算法时,如何选取加权指数α仍是悬而未决的问题。许多研究者基于他们的实验结果给出FCM中的最佳加权指数可能位于区间 [1. 5,2. 5],本文则提出了一个FKP中加权指数的探寻算法。在多个实际数据集上的实验结果表明,为进行有效的聚类,FKP中加权指数应该小于 1. 5。
关键词
加权指数
fkp
算法
聚类有效性
Keywords
weighting exponent
fkp algorithm
clustering validity
分类号
TP311.131 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
模糊K-Prototypes算法中的加权指数研究
汪加才
朱艺华
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005
4
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