一种基于多属性权重的分类数据子空间聚类算法

摘要：

采用多属性频率权重以及多目标簇集质量聚类准则,提出一种分类数据子空间聚类算法.该算法利用粗糙集理论中的等价类,定义了一种多属性权重计算方法,有效地提高了属性的聚类区分能力;在多目标簇集质量函数的基础上,采用层次凝聚策略,迭代合并子簇,有效地度量了各类尺度的聚类簇;利用区间离散度,解决了使用阈值删除噪音点所带来的参数问题;利用属性对簇的依附程度,确定了聚类簇的属性相关子空间,提高了聚类簇的可理解性.最后,采用人工合成、UCI和恒星光谱数据集,实验验证了该聚类算法的可行性和有效性.

关键词：分类数据聚类、多属性频率、多目标簇集质量、属性相关子空间、区间离散度

所属期刊栏目：44

资助基金：国家自然科学基金61572343

在线出版日期：2018-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：517-532