分布式環(huán)境下分類變量聚類算法設計與實現.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、聚類是一種重要的數據挖掘技術,它可以在不了解數據背景的情況下完成數據的劃分,使得同一個劃分中的數據相似度盡可能大,不同劃分中數據的相似度盡可能小,以方便數據的分析與管理。與其它數據挖掘技術相比,聚類技術最主要的特點是事先不需要了解數據內部細節(jié),聚類結果完全依賴于數據本身。分類型數據廣泛存于各種領域,解決分類變量聚類問題的傳統方法是將分類變量轉化成數值變量,之后利用數值變量的聚類方法進行聚類。由于分類變量的屬性值沒有數量關系,傳統的處理方

2、法有很大盲目性。一些專門針對分類變量提出的聚類算法,考慮了分類變量的特殊性,雖然改善了分類變量的聚類效果,但聚類精度仍有提升的空間。
　　基于以上分析,本文的主要工作如下所述:
　　1)介紹并分析了國內外主要分類變量聚類算法的優(yōu)缺點;2)針對分類變量相似度定義的不足,提出屬性權重相似度的定義;3)利用屬性權重相似度,將數據集抽象為無向圖,將聚類的過程轉化為求無向圖連通分量的過程,進而提出一種基于屬性權重相似度的分類變量聚類算

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