基于簇内簇间相异度的k-modes算法

摘要：

为提高k-modes算法的精度并解决初始簇中心选择问题,提出一种基于簇内簇间相异度的k-modes算法(IKMCA).基于簇内簇间相似性对相异度系数进行改进,给出初始簇中心自主选择的具体方法.提出的簇内簇间相异度系数考虑特征值本身的相异性与其它相关特征对它们的区分性.提出的初始簇中心自主选择方法可以自动确定聚类个数和初始簇中心位置.实验结果表明,提出算法在聚类精度、纯度、召回率上均优于经典k-modes算法及其变体算法.

关键词：k模式算法、簇内簇间相似性、分类型数据、频率、相异度系数

所属期刊栏目：42

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目;广西创新驱动重大专项基金项目;广西重点研发计划基金项目

在线出版日期：2021-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2492-2500