【摘 要】
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在数据挖掘中,经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据.然而,现有的大多数算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据,而不能分析具有混合属性的数据.为此,该文提出
【基金项目】
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国家自然科学基金(60202004,60372045);863计划(2002AA135080)资助课题
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在数据挖掘中,经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据.然而,现有的大多数算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据,而不能分析具有混合属性的数据.为此,该文提出了一种基于GA的模糊聚类新算法,通过改进聚类目标函数将数值特征与类属特征相结合,从而实现具有混合属性特征数据的聚类分析;通过引入GA算法能够快速得到全局最优解,而且不依赖于原型初始化.实验结果表明,基于GA的新聚类算法对于处理具有混合特征的大数据集聚类问题是相当有效的.
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