基于权重的混合属性聚类融合算法

摘要：

聚类融合是数据挖掘领域研究的一个热点问题,混合属性数据集是一种特殊的,但是在现实数据库中很常见的数据集.本文提出一种基于权重的混合属性的聚类融合算法,首先对混合属性数据集运用不同的聚类器产生属性聚类成员,结合粗糙集理论中的属性重要性对产生的属性聚类成员赋予权重,生成基于权重的加权共识矩阵,然后使用聚类融合的方法得到最终整体聚类结果.用实验数据集验证了提出的算法,并与基于聚类融合的混合属性CEMC 算法在整体聚类精度上做了对比,证明了提出算法的有效性.

关键词： 混合属性 聚类融合 权重指标 粗糙理论集 数据挖掘

作者: 高宏伟 朱定局 王小民

作者单位: 深圳大学计算机与软件学院,深圳,中国,518060 中国科学院深圳先进技术研究院技术平台,深圳,中国,518055 中国科学院深圳先进技术研究院技术平台,深圳,中国,518055 深圳大学计算机与软件学院,深圳,中国,518060

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010年亚太青年通信与技术学术会议

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 214-218

在线出版日期: 2010-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）