基于残差分析的混合属性数据聚类算法

摘要：

针对混合属性数据聚类结果精度不高、聚类结果对参数敏感等问题,提出了基于残差分析的混合属性数据聚类算法(Clustering algorithm for mixed data based on residual analysis) RA-Clust.算法以改进的熵权重混合属性相似性度量对象间的相似性,以提出的基于KNN和Parzen窗的局部密度计算方法计算每个对象的密度,通过线性回归和残差分析进行聚类中心预选取,然后以提出的聚类中心目标优化模型确定真正的聚类中心,最后将其他数据对象按照距离高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,形成最终聚类.在合成数据集和UCI数据集上的实验结果验证了算法的有效性.与同类算法相比,RA-Clust具有较高的聚类精度.

关键词：聚类、残差分析、线性回归、混合属性数据集、聚类中心

所属期刊栏目：46

资助基金：河南省基础与前沿技术研究项目152300410191

在线出版日期：2020-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1420-1432