K-modes与K-prototypes算法:对k-means的扩展
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更新于2024-07-31
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"这篇论文详细介绍了K-modes和K-prototypes两种聚类算法,它们是针对包含类别值或混合数值-类别值大数据集的k-means算法的扩展。作者Zhexue Huang提出,k-means算法在处理仅包含数值的数据时表现出高效性,但在面对现实世界中具有类别属性的数据时显得无能为力。为了克服这一局限,他提出了k-modes算法,该算法使用简单匹配不相似度度量处理类别对象,并用模式替换集群的平均值,采用基于频率的方法更新模式以最小化聚类成本函数。k-modes算法使对类别数据的聚类变得可能,类似于k-means。而K-prototypes算法则进一步扩展了这一思想,通过定义一个混合距离度量,可以同时处理数值和类别数据,从而适应混合型数据集的聚类需求。"
K-modes算法是k-means算法的类别数据版本,主要针对包含类别变量的数据集。在k-means中,均值被用来代表每个簇的中心,但类别数据无法计算均值。因此,k-modes算法使用“模式”(最常见的类别值)来表示每个簇的中心。它利用简单匹配不相似度(即比较两个对象在各个类别特征上的匹配程度)作为距离度量,并通过统计每个特征上出现最频繁的类别来更新模式,以优化聚类效果。
另一方面,K-prototypes算法结合了k-means和k-modes的优点,旨在处理混合数值和类别数据的聚类问题。K-prototypes引入了一个新的距离度量,该度量考虑了数值属性和类别属性的差异。对于数值属性,通常使用欧几里得距离或曼哈顿距离等标准距离函数;对于类别属性,则采用与k-modes类似的方法。通过这种方式,K-prototypes可以同时处理连续和离散特征,提高了在实际数据集上的适用性。
这两种算法的提出,显著拓宽了k-means算法的应用范围,特别是在处理包含非数值属性的数据时,它们提供了有效的解决方案。在数据挖掘和知识发现领域,能够处理复杂数据结构的聚类算法具有重要的实践价值。K-modes和K-prototypes的出现,使得分析包含类别信息的大型数据集成为可能,为数据分析和模式识别提供了强大的工具。
2019-09-06 上传
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