【摘 要】
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聚类融合是数据挖掘领域研究的一个热点问题,混合属性数据集是一种特殊的,但是在现实数据库中很常见的数据集.本文提出一种基于权重的混合属性的聚类融合算法,首先对混合属性数据集运用不同的聚类器产生属性聚类成员,结合粗糙集理论中的属性重要性对产生的属性聚类成员赋予权重,生成基于权重的加权共识矩阵,然后使用聚类融合的方法得到最终整体聚类结果.用实验数据集验证了提出的算法,并与基于聚类融合的混合属性CEMC
【机 构】
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深圳大学计算机与软件学院,深圳,中国,518060 中国科学院深圳先进技术研究院技术平台,深圳,中国,518055
【出 处】
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2010年亚太青年通信与技术学术会议
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聚类融合是数据挖掘领域研究的一个热点问题,混合属性数据集是一种特殊的,但是在现实数据库中很常见的数据集.本文提出一种基于权重的混合属性的聚类融合算法,首先对混合属性数据集运用不同的聚类器产生属性聚类成员,结合粗糙集理论中的属性重要性对产生的属性聚类成员赋予权重,生成基于权重的加权共识矩阵,然后使用聚类融合的方法得到最终整体聚类结果.用实验数据集验证了提出的算法,并与基于聚类融合的混合属性CEMC 算法在整体聚类精度上做了对比,证明了提出算法的有效性.
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