基于属性重要性的定性数据聚类分析及应用

摘要：

传统的聚类方法大多是基于距离或者是样品间相似度的,这就要求所分析的数据必须是定量的.但是在数据挖掘中,存在着大量的定性数据,传统的聚类分析方法已不再是一个可行的方法,这就需要寻找一个可以有效处理定性数据的聚类方法.粗糙集是处理定性数据的有效方法,在详细阐述粗糙集的相关概念后,利用属性重要性的概念,提出了一种能有效处理定性数据的聚类分析方法,并利用了数据对该方法进行了实证分析,取得了良好的结果.

关键词：属性重要性、聚类分析、粗糙集、等价关系

所属期刊栏目：17

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部新世纪优秀人才支持计划NCET-04-0608

在线出版日期：2008-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：89-91,95