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基于加权连接度的改进K-Modes聚类算法

张小宇  梁吉业  曹付元  于慧娟  
【摘要】:K-Modes算法是一种经典的字符型数据聚类算法,在处理对象属性值距离时,采用简单的0-1匹配,不能体现出属性值之间潜在的相似关系。通过图形聚类理论中的连接度来度量字符型属性值之间的相似性,改进了传统的K-Modes算法。实验结果表明该方法较传统的K-Modes算法有一定的改善。

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