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融合单纯形映射与熵加权的聚类方法: 收藏
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引用; 《计算机工程与应用》2020年第9期56卷 148-155页; 作者：安宁江思源唐晨杨矫云合肥工业大学国家智慧养老国际科技合作基地合肥230601 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601; 由于分类型和数值型属性特性的差异,设计混合类型数据聚类算法时通常需要对两种类型属性区别对待,增加了聚类算法的设计与实现难度。另外,不同属性所包含的信息量存在差异,但现有算法通常平等对待各个属性。提出了一种融合单纯形映射与...; 由于分类型和数值型属性特性的差异,设计混合类型数据聚类算法时通常需要对两种类型属性区别对待,增加了聚类算法的设计与实现难度。另外,不同属性所包含的信息量存在差异,但现有算法通常平等对待各个属性。提出了一种融合单纯形映射与信息熵加权的混合类型数据聚类算法。基于单纯形理论将分类型属性映射为高维数值属性向量,应用信息熵理论为各属性分配权重建立相似性度量公式,将该度量方法应用于K-Means算法框架得到聚类算法。在6个UCI的混合数据集上的实验表明,提出的聚类算法优于传统映射聚类算法和K-Prototype算法,在准确度上分别提高了2.70%和18.33%。; 来源：详细信息评论

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