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分类属性数据的泛化中心聚类算法

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摘要针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法，给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较，结果表明泛化中心算法聚类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。

DOI 3j73rx6w41/1467053

作者武森;张桂琼;潘静;全敏

机构地区不详

出处《运筹与管理》 2014年6期

关键词聚类算法泛化中心分类属性 K-modes

分类 [理学][运筹学与控制论]

出版日期 2014年06月16日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

运筹与管理

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