K-modes相关论文
聚类分析是数据挖掘中的重要研究内容之一,其主要任务是将数据对象根据某种相似准则划分成多个簇,同一个簇中的对象之间具有较高的......
为了解决具有不完备、分类型矩阵数据集的聚类问题,同时考虑样本和类簇间的不确定关系,提出了一种面向不完备分类型矩阵数据的集对......
如何在保护数据隐私的同时进行可用性的数据挖掘已成为热点问题。鉴于在很多实际应用场景中,很难找到一个真正可信的第三方对用户......
冷启动问题是协同过滤推荐算法无法回避的问题.本文回顾了解决冷启动问题的策略,在基于用户属性以及k-means算法解决冷启动问题的......
通过Python获取大连市餐饮空间数据,在SPSS中采用K-Modes聚类分析算法进行了第一次基础聚类,以经纬度作为地理权重进行二次聚类,在......
聚类算法可以用于将整个样本集合划分为多个群落,从而发现有意义的样本群体。因此作为一种高效的数据分析工具,聚类算法早已成为国......
在传统聚类中，各特征权重或均相同或需由专家给出．并在各分类中同等使用。针对特征权重在聚类中的重要性，突出各维特征对聚类的不同影......
介绍了物联网数据处理的若干关键技术,如大数据采集、大数据存储、大数据的分析与挖掘等。以Hadoop为平台对物联网数据进行挖掘与......
目前中国的高等教育已从精英教育转为大众化教育，办学的规模大，在校学生的数量多。高校经过多年使用综合教务信息管理系统，积累了大量......
随着我国建筑业的迅速发展,工程建设项目的管理变得日益重要。在工程建设项目投资管理中,工程投资预测是项目的决策依据和工程造价......
k-modes是一种代表性的分类数据的聚类算法。首先对k-modes聚类算法的实现过程进行了改进:通过在分配数据对象到簇时更新这个簇中......
为了改善传统K-Modes聚类算法相异度度量公式弱化了类内相似性,忽略了属性间差异,以及单一属性值的Modes忽视了某一属性可能存在多......
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......
福建传统村落景观具有历史悠久、风貌古朴、特色鲜明的地域特点,对其类型、分布及其典型特征的研究,是建设"乡愁"浓郁的"美丽乡村"......
为了克服传统的模糊K—Modes算法分类正确率低、收敛速度慢的缺点，文中将免疫遗传算法应用到聚类分析中，提出了一种基于模糊K—Modes......
