混合属性数据聚类初始点选择的改进

k-prototypes和模糊k-prototypes是处理数值属性和分类属性混合数据主要的聚类算法。但这两种聚类算法不足之处是对初值有明显的依赖。对初值选取方法进行了分析和研究,提出一种新的改进方法,可在一定程度上减少随机性。实际数据集仿真结果表明改进算法有更高的稳定性和较强的伸缩性。     

模糊k-prototypes聚类算法的一种改进算法

模糊k-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一．简述了模糊k-prototypes算法的发展进程和主要性质；并在此基础上．指出它在处理数值型和分类型混合数据时的不足，进而提出一种改进算法；最后，将算法应用到英语借词之中，给出计算结果．结果表明，改进算法具有较好的稳定性和较高的精确度．     

基于遗传算法的混合属性聚类初始点选择研究

k-prototypes是处理包含数值属性和分类属性混合数据主要的聚类算法,但由于对初始点的随机选择极易使聚类结果陷入局部最优,导致聚类结果的偏差.为改善聚类结果对初始点的依赖,采用遗传算法对初始点进行全局最优搜索.改进后的方法有更高的稳定性和对大数据集更快的收敛速度.数据集仿真结果表明改进算法正确、有效.