对类属性和混合属性数据聚类的一种有效的算法  

An Efficient Algorithm for Categorical and Mixed Valued Data Clustering

作　　者：林培俊[1] 王宇[1] 

机构地区：[1]汕头大学计算机系,广东汕头515063

出　　处：《计算机工程与应用》2004年第1期190-191,204,共3页Computer Engineering and Applications

摘　　要：聚类算法是数据挖掘中的重要方法,针对现有适用类属性和混合型属性的数据集聚类算法如k-modes算法、k-prototypes算法和模糊k-prototypes算法等的不足,提出一种新的方法——类属性分解法。这种方法有更高的稳定性和可靠性,并能有效地减少随机性。Clustering algorithm is one of the most i mp ortant methods in data mining.In order to avoid the shortcomings of the existi ng methods which can be used in categorical value data and mixed value data such as k-modes method,k-prototypes method and fuzzy k-prototypes method,a ne w method named CVAD(Categorical Value Attributes Decompose)algorithm is put f orward which can make the clustering has better stability,reliability,and can reduce randomicity effectively as well.

关 键 词：数据挖掘 聚类 类属性 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]