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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 。 展开更多
关键词 分析 数值特征 混合属性特征 克隆选择算法 数据挖掘 模糊算法 大数据集
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