属性赋权的K-Modes算法优化

摘要：

传统K-Modes算法的一个主要问题是属性选择问题.K-Modes算法在聚类过程中对每一个属性都同等看待,而在实际应用中,很多数据集仅有几个重要属性对聚类起作用.为了考虑不同属性对聚类的不同影响,将K-Modes聚类算法与属性权重的最优化结合起来,提出一种属性自动赋权的FW-K-Modes算法.该算法不仅可以提高传统K-Modes聚类算法的聚类精度,还能分析各维属性对聚类的贡献程度,实现关键属性的选择.对多个UCI数据集进行了实验,验证了该算法的优良特性.

关键词：K-Modes聚类、属性选择、自动属性赋权

所属期刊栏目：6

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：The Natural Science Foundation of Fujian Province of China under Grant No.2010J01329;the Key Science and Technology Project of Fujian Province of China under Grant Nos.2010H6012,2009J1007

在线出版日期：2012-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：90-96