分类属性数据

作品数：16被引量：86H指数：5
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一种改进的k-modes聚类算法被引量：6
《运筹与管理》2019年第12期112-117,共6页施振佺 陈世平 
传统的K-modes算法采用了简单的0-1匹配来计算属性间的相异度,后改进为频率计算相异度,但是他们都忽略了各属性间的差异。本文研究了基于粗糙集和知识粒度的属性加权算法,该算法既克服了属性的冗余问题又综合考虑了各属性间的差异。在...
关键词：聚类算法 分类属性数据 粗糙集 知识粒度 距离度量 
k-modes聚类方法的改进与在可追溯猪肉消费偏好研究中的应用被引量：3
《系统管理学报》2019年第4期752-762,共11页陆姣 吴林海 董汉芳 陈秀娟 
国家自然科学基金青年项目(71804101,71803067);江苏省社会科学基金重大项目(18ZD004)
可追溯食品消费偏好等实证调查中具有大量的分类属性的数据,而常用的k-means聚类方法主要适用于连续的数值型数据,难以精确分析可追溯食品消费者类别.为此,引入k-modes聚类方法,通过改进聚类精度,改善聚类流程,改进了现有的k-modes算法...
关键词：可追溯猪肉 聚类算法 分类属性数据 消费偏好 
多跳网络中分类属性数据模糊聚类仿真被引量：12
《计算机仿真》2017年第1期292-295,共4页邓峰 
针对多跳网络中分类属性数据进行聚类,为提高多跳网络数据管理效率。多跳网络分类属性数据聚类时,需要对孤立数据和异常数据进行单独聚类划分,但是传统的距离差异度组合权重算法没有孤立数据和异常数据检测规则,不能很好的识别两类数据...
关键词：多跳网络 模糊聚类 分类属性数据 
一种改进DBSCAN密度聚类算法
《数字技术与应用》2016年第11期134-134,137,共2页张灿龙 李忠利 陈华彬 
为了克服DBSCAN聚类算法在大规模数据集上无法有效地处理混合属性数据的缺点,本文提出了一种两阶段的聚类整合算法。该算法第一阶段采用一趟聚类算法初步划分原始数据集,第二阶段使用现有的DBSCAN聚类算法合并初步划分获得最后的聚类结...
关键词：DBSCAN 大规模数据集 分类属性数据 
基于最大似然原理的分类属性数据分层聚类算法被引量：3
《计算机应用与软件》2015年第3期247-252,296,共7页李建伏 赵玉成 贺怀清 
国家自然科学基金项目(61103005);2013年度中国民航大学预研重大项目(3122013P003)
对分类属性数据进行处理时,现有的聚类算法一般都通过距离函数将原始数据转换为表示两两距离的距离矩阵,然后再根据距离矩阵进行聚类,聚类结果很大程度上依赖于距离函数。针对上述问题,提出一种基于最大似然原理的分类属性数据分层聚类...
关键词：分层聚类 最大似然值 分类属性数据 
基于粒度计算的分类属性数据离群点检测算法
《广州城市职业学院学报》2014年第4期75-78,共4页刘晓平 
衢州职业技术学院2013年度院级科研项目"基于覆盖粒计算的海量数据挖掘模型与方法研究"(QZYZ1308)
针对基于距离的离群检测算法无法有效应用于分类属性数据集,本文提出一种基于粒度计算理论的对象离群程度计算公式。基于该公式所计算的对象的离群因子值,对所有对象进行排序,将排序后的前k个对象声明为离群点。为了使用相对简单的方法...
关键词：离群检测 粗糙集 粒度计算 分类信息系统 粒集 
基于互信息的分类属性数据特征选择算法被引量：3
《计算机工程与应用》2014年第16期135-139,共5页顾文强 李志华 
提出了一种针对分类属性数据特征选择的新算法。通过给出一种能够直接评价分类属性数据特征选择的评价函数新定义,重新构造能实现分类属性数据信息量、条件互信息、特征之间依赖度定义的计算公式,并在此基础上,提出了一种基于互信息较...
关键词：分类属性数据 特征选择 互信息 
分类属性数据的泛化中心聚类算法
《运筹与管理》2014年第6期37-43,共7页武森 张桂琼 潘静 全敏 
国家自然科学基金资助项目(71271027);中央高校基本科研业务费专项资金(FRF-TP-10-006B);高等学校博士学科点专项科研基金(20120006110037)
针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限,提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类,能够体现出类的数据分布特征,并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法,给...
关键词：聚类算法 泛化中心 分类属性 K-modes 
一种面向分类属性数据的聚类融合算法研究被引量：7
《计算机应用研究》2011年第5期1671-1673,共3页李桃迎 陈燕 张金松 张琳 
国家自然科学基金资助项目(70801007;70940008);国家教育部博士点基金资助项目(200801510001);国家教育部科学技术研究重点资助项目(209030);国家科技支撑计划资助项目(2009BAG13A03);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2009QN085)
为了解决单一聚类算法存在结果不准确和随机性大,且现有算法对分类数据聚类时将其转换成数值型会产生误差等问题,提出了一种面向分类属性数据的聚类融合算法。算法利用原有分类属性值的差异产生聚类成员,然后采用相似度方法进行划分,通...
关键词：聚类融合 分类属性数据 数据挖掘 相似度 
分类属性数据量子聚类算法的改进被引量：1
《计算机应用与软件》2010年第12期101-104,共4页赵正天 赵小强 李炜 段晓燕 
甘肃省自然科学基金(3ZS051-A25-032);甘肃省教育厅高等学校研究生导师科研项目(050301)
分析量子势能、量子力学中粒子分布机制和分类属性数据的量子聚类CQC(Categorical Quantum Clustering)算法。针对CQC算法存在的聚类效果对聚类度量尺度β较敏感,而β的选取往往凭经验确定没有通用原则,以及对线性可分数据聚类效果显著...
关键词：分类属性 量子聚类 相异性度量测度 聚类度量尺度步长 紧致性指标 
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