混合属性数据点集的特征权重优化方法研究

摘要：

应用决策树方法采获取混合属性数据点集的”规则聚类区域”,利用”异类子聚类相离,同类子聚类相近”的原则来交替优化有序属性和无序属性的权重,提出了基于决策树划分的特征权重优化方法.该方法在一定程度上解决了有效获取数据子集的子聚类问题和混合属性数据点集的特征权重优化难题.仿真实验表明,该方法在优化混合属性数据点集的特征权重时是有效的.

关键词： 混合属性 数据点集 决策树划分 规则聚类区域 特征权重 优化分析

作者: 陈新泉

作者单位: 上饶师范学院,数学与计算机系,江西,上饶,334001

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009年全国理论计算机科学学术年会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 124-128

在线出版日期: 2009-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）