一种新的类别型数据聚类算法

发布时间：2017-10-17 02:17

  本文关键词：一种新的类别型数据聚类算法

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【摘要】：文章基于类别数据集合引入质量和特征向量的概念;确定了计算类别型数据的相似度;给出聚类结果清晰度及其变化率的定义;提出一种对质量和特征向量有效聚类类别型数据的算法。
【作者单位】： 福建农林大学交通与土木工程学院;东华大学管理学院;
【关键词】： 类别型数据 聚类 质量 特征向量 清晰度
【基金】：国家社会科学基金资助项目(13GBL150) 上海市自然科学基金资助项目(15ZR1401600) 福建省软科学项目(2014R0055)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 0 引言 数据挖掘中聚类算法的应用很广泛。在商务上,聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群,并且用不同的购买模式来刻画不同的消费群体的特征。在生物学上,聚类能用于帮助推导植物和动物的种类、基因和蛋白质的分类,获得对种群中固定结构的认识。聚类在地球

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本文编号：1046233