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一种基于CSA的混和属性特征大数据集聚类算法
被引量:
9
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作者
李洁
高新波
焦李成
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第3期357-362,共6页
在数据挖掘中 ,我们经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据 .然而 ,现有的大多数分类算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据 ,而不能分析具有两种混合属性的数据 .为此 ,本文提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法 ,通过...
在数据挖掘中 ,我们经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据 .然而 ,现有的大多数分类算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据 ,而不能分析具有两种混合属性的数据 .为此 ,本文提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法 ,通过改进距离测度函数将数值特征与类属特征相结合 ,从而实现具有混合属性特征数据的聚类分析 ;通过引入克隆选择算法 (CSA)实现目标函数的全局优化 .由于克隆算子能够将进化搜索与随机搜索、全局搜索和局部搜索相结合 ,因而通过对候选解进行克隆算子操作 ,能够快速得到全局最优解 .实验结果表明 。
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关键词
聚
类
分析
数值特征
混合属性特征
克隆选择
算法
数据挖掘
模糊
聚
类
新
算法
大数据集
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职称材料
题名
一种基于CSA的混和属性特征大数据集聚类算法
被引量:
9
1
作者
李洁
高新波
焦李成
机构
西安电子科技大学电子工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第3期357-362,共6页
基金
国家自然科学基金 (No .60 0 730 53
60 2 0 2 0 0 4 )
863计划基金
文摘
在数据挖掘中 ,我们经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据 .然而 ,现有的大多数分类算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据 ,而不能分析具有两种混合属性的数据 .为此 ,本文提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法 ,通过改进距离测度函数将数值特征与类属特征相结合 ,从而实现具有混合属性特征数据的聚类分析 ;通过引入克隆选择算法 (CSA)实现目标函数的全局优化 .由于克隆算子能够将进化搜索与随机搜索、全局搜索和局部搜索相结合 ,因而通过对候选解进行克隆算子操作 ,能够快速得到全局最优解 .实验结果表明 。
关键词
聚
类
分析
数值特征
混合属性特征
克隆选择
算法
数据挖掘
模糊
聚
类
新
算法
大数据集
Keywords
cluster analysis
numeric data
categorical data
clonal selection algorithm
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于CSA的混和属性特征大数据集聚类算法
李洁
高新波
焦李成
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
9
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职称材料
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参考文献
引证文献
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