基于异构值差度量的SOM混合属性数据聚类算法

发布时间：2017-08-15 14:24

  本文关键词：基于异构值差度量的SOM混合属性数据聚类算法

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【摘要】：针对传统聚类算法处理混合属性数据聚类质量不高且聚类结果可视化差的问题,提出了基于异构值差度量的自组织映射混合属性数据聚类算法。该算法以自组织映射神经网络为框架,采用基于样本概率的异构值差度量混合属性数据的相异性。利用分类特征项在Voronoi集合中出现频率作为分类属性数据参考向量更新规则的基础,通过混合更新规则实现数值属性和分类属性数据规则的更新。利用UCI公共数据库中的分类属性和混合属性数据集来测试所提出的聚类算法,并与SOM算法和kprototypes、SBAC、KL-FCM-GM算法进行比较。最后将所提出的聚类算法应用于轮式移动机器人的运动状态分析,获得了较好的聚类效果。
【作者单位】： 沈阳工业大学电气工程学院;东北大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 聚类 自组织映射 异构值差度量 混合属性 混合更新规则
【基金】：国家自然基金(61102124) 辽宁省自然科学基金(2015020064)项目资助
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 1引言随着信息技术的迅猛发展,人们迫切需要一种能够将数据转换成有用信息和知识的技术,数据挖掘技术应运而生。作为数据挖掘的主要研究方向之一,聚类分析按照某个特定标准把数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象

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本文编号：678647