一种基于属性加权的不确定K-means聚类算法
基于不确定数据进行数据挖掘和知识发现的研究由于更加符合客观实际而逐渐成为近年来研究的热点．而在K—means算法聚类的过程中，样本空间各维度对聚类效果贡献的价值不同也成为现实应用中不可回避的问题．为了得到更加客观、真实的聚类结果，在经典K—means算法的基础上引入了属性的权值并重新构造了针对不确定数据集的聚类算法，并通过实验证明了该算法的有效性．
不确定数据 数据挖掘 K-means聚类算法 聚类效果 属性加权
张晓峰 王丽珍 陆叶
云南大学信息学院计算机科学与工程系 昆明 650091
国内会议
南昌
中文
504-508
2009-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）