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文章提出了一种基于互信息量的改进K—Modes聚类方法，采用样本互信息来刻画数据对象属性之间的相互关系。在此基础上提出了一种新的距离度量，该距离度量方法既考虑了对象某个属性值本身的不同，又考虑了对象其它属性对该属性值的影响，使之更符合实际问题情况。实验结果表明，聚类方法有效地提高了聚类精度。
基于互信息量的改进K-Modes聚类方法
【摘 要】
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文章提出了一种基于互信息量的改进K—Modes聚类方法，采用样本互信息来刻画数据对象属性之间的相互关系。在此基础上提出了一种新的距离度量，该距离度量方法既考虑了对象某个属
【机 构】
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南昌工程学院计算机系
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2012年6期
【基金项目】
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江西省自然科学基金资助项目（2007GZS1056）
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