动态的模糊K-Modes初始化算法

摘要：

模糊K-Modes聚类算法针对分类属性的数据进行聚类,使用爬山法来寻找最优解,因此该算法对初始值较为敏感.为了克服该缺点,提出一种动态的模糊K-Modes初始化算法,该方法能够自动确定聚类数目,以及对应的聚类中心;而且能够应用于数值属性和分类属性相混合的数据集.该初始化算法可以有效地克服模糊K-Modes算法对初值的敏感性.实验的结果表明了该初始化算法的可行性和有效性.

关键词：模糊、K-Modes算法、动态初始化算法、聚类中心、分类属性

所属期刊栏目：27

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：682-683,707