信任值驱动的无参数分类属性聚类算法TrustCCluster

在当前的IT领域中，分类属性聚类是数据挖掘中的关键技术，特别是在处理文本、分类数据集时尤为重要。传统的K-Means算法因其在数值属性上的优势而广受青睐，然而，对于分类属性的数据处理，其局限性变得明显。K-Modes算法作为一种改进，试图通过取每个分类属性的最大频率值（模）来代表类别中心，但这可能导致距离度量不准确，且当属性取值出现多个最大频率时，模式不唯一。 针对这些不足，本文提出了TrustCCluster算法，一种创新的基于信任值的分类属性聚类方法。TrustCCluster的主要贡献在于它解决了K-Modes和P-Modes算法存在的问题，如对聚类个数K的预先设定、对初始值选择的敏感性和易陷于局部最优解。算法的关键在于： 1. **信任值计算**：TrustCCluster算法从零开始为所有数据点分配信任值，通过遍历数据集中的每个数据，对属性取值的可靠性进行量化。 2. **无预设聚类数**：与K-Modes和P-Modes不同，TrustCCluster不依赖于用户指定的聚类个数，能够自动适应数据的内在结构，提高了算法的适用性。 3. **稳定性与初始化独立**：算法的聚类结果更加稳定，不受初始聚类中心选择的影响，减少了算法的敏感性，提高了结果的一致性。 4. **高聚类精度**：通过引入信任值的概念，TrustCCluster能够更准确地度量分类属性间的相似性，从而提升聚类的精度。 为了验证算法的有效性，作者在真实数据集上进行了实验，将TrustCCluster与K-Modes和P-Modes进行了对比。实验结果显示，TrustCCluster在聚类效果和稳定性方面表现出色，证明了其在处理分类属性数据时的优越性能。因此，TrustCCluster算法为解决分类属性聚类问题提供了一种有效且可行的解决方案，适用于包括网络入侵检测、模式识别、图像处理等多个领域的实际应用。