混合数据谱聚类算法：有效处理离散与连续特性

本文主要探讨了混合数据的谱聚类算法，这是一种在处理包含离散值属性和连续值属性的数据集时表现出色的聚类方法。首先，文章强调了混合数据的特性，即数据集中同时存在两种不同类型的数据，这在实际应用中非常常见，如社交网络分析、生物信息学和市场细分等场景。 作者朱长成提出了一种新颖的相似性度量方法，这是谱聚类算法的关键组成部分。相似性度量在聚类过程中至关重要，因为它决定了数据点之间的亲疏关系。通过这种方法，可以构建出一个反映数据间关系的相似矩阵，这个矩阵是谱聚类算法的基础，它将数据映射到一个低维特征空间，使得原本复杂的高维数据变得更容易理解和处理。 谱聚类算法利用的是图论中的概念，它将数据集看作是一个加权图，其中节点代表数据点，边的权重则由相似性度量决定。通过计算图的拉普拉斯矩阵，谱聚类能够在保持局部结构的同时，找出全局的聚类结构。这种算法的优势在于它不受初始聚类中心的影响，对于数据的噪声和异常值也具有一定鲁棒性。 实验部分展示了该混合数据谱聚类算法的有效性。结果表明，无论数据集中是离散值还是连续值属性，该算法都能有效地进行区分和聚类，从而揭示出数据内在的结构和模式。对比传统聚类算法，谱聚类在处理复杂数据集时具有更高的准确性和稳定性。 关键词“谱聚类”、“混合数据”、“连续数据”和“离散数据”强调了本文的核心研究内容。这篇论文为混合数据的聚类分析提供了一种新的解决方案，这对于数据挖掘领域特别是那些处理多元数据类型的问题具有实际意义。随着大数据时代的到来，混合数据的处理能力将会成为衡量算法性能的重要标准之一。