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模糊k-prototypes聚类算法的一种改进算法
引用本文:王宇,杨莉.模糊k-prototypes聚类算法的一种改进算法[J].大连理工大学学报,2003,43(6):849-852.
作者姓名:王宇  杨莉
作者单位:1. 大连理工大学,管理学院,辽宁,大连,116024
2. 大连理工大学,外语系,辽宁,大连,116024
摘    要: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.

关 键 词:模糊k-prototypes聚类算法  数值型属性  分类型属性  英语借词  数据挖掘
文章编号:1000-8608(2003)06-0849-04

An improved algorithm for fuzzy k-prototypes algorithm
WANGYu.An improved algorithm for fuzzy k-prototypes algorithm[J].Journal of Dalian University of Technology,2003,43(6):849-852.
Authors:WANGYu
Abstract:Fuzzy k-prototypes algorithm is one of the most efficient algorithms in clustering at present. This paper describes the developing process and the main properties for fuzzy k-prototypes algorithm, and points out its disadvantages in dealing with the mixed numeric and categorical valued data; furthermore, an improved algorithm is presented; finally, the algorithm is applied to Chinese loanwords in English. The computing results show the good stability and high accuracy.
Keywords:clustering  fuzzy k-prototypes algorithm  numeric attribute  categorical attribute  Chinese loanwords in English
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