改进的FK-Modes算法：考虑众值频率的k-modes提升

FK-Modes: 基于众值频率的改进K-Modes算法是一项针对范畴属性数据聚类问题的重要创新。传统的k-means聚类方法主要适用于数值型数据集，其对类别型数据（如文本、类别标签）的处理能力相对较弱。k-modes算法作为k-means的一种扩展，旨在弥补这一不足，它通过利用众值（mode，即属性值出现最频繁的情况）来处理类别数据，更新簇中心的方式更适应这类数据。 然而，原始的k-modes算法在计算距离时并未充分考虑每个属性值在众值中的频率，这可能导致簇内元素之间的相似度评估不准确。例如，如果一个属性在某个众值中有很高的频率，那么在距离计算中忽视这个信息可能会导致相似性偏低。因此，何增友、徐晓飞、邓胜春和董滨在他们的首发论文中提出了FK-Modes算法，即改进后的k-modes算法。 FK-Modes算法的核心改进在于引入了属性值的频率信息，将其纳入距离函数的计算过程中。这意味着在决定两个样本之间的相似度时，不仅考虑它们所属的众值类别，还根据属性值在众值中的出现频率进行加权。这种方法能够提高簇内元素的相似度，从而提升聚类的准确性。通过实验对比，结果显示FK-Modes算法在处理范畴属性数据集时，其聚类精度明显优于标准的k-modes算法。 FK-Modes算法是一种针对类别属性数据的有效聚类策略，它通过考虑众值频率来优化距离度量，为数据挖掘领域特别是类别数据的聚类分析提供了一种更为精确的方法。这种改进有助于提升数据的分类效果，并且在实际应用中可能带来更好的性能和更高的用户满意度。