混合属性数据聚类融合算法

发布时间：2018-10-31 15:06

【摘要】：混合属性数据集是现实世界特别是商业金融数据库中最普遍的数据集类型,但适用于这类数据集的聚类算法极少。该文根据聚类融合的方法体系,针对混合属性数据集的特点,提出了基于聚类融合的混合属性特征聚类算法(CEM C),建立了算法框架,列出了算法目标函数和算法主要步骤,并分析了算法复杂度。该算法可以有效处理混合属性海量数据集。用真实数据集验证了算法,并将此算法应用于实际的客户关系管理数据分析中,得到了较好效果。
[Abstract]:Mixed attribute data set is the most common data set type in the real world, especially in commercial financial database, but there are few clustering algorithms suitable for this kind of data set. In this paper, according to the method system of clustering fusion, according to the characteristics of mixed attribute data set, a clustering algorithm named (CEM C), based on clustering fusion is proposed, and the objective function and main steps of the algorithm are listed. The complexity of the algorithm is analyzed. The algorithm can effectively deal with massive data sets with mixed attributes. The algorithm is validated with real data set and is applied to the analysis of customer relationship management data.
【作者单位】： 清华大学自动化系国家CIMS工程研究中心 清华大学自动化系国家CIMS工程研究中心 清华大学自动化系国家CIMS工程研究中心 清华大学自动化系国家CIMS工程研究中心 清华大学自动化系国家CIMS工程研究中心
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70202008)
【分类号】：TP18

【共引文献】

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本文编号：2302633