有限覆盖的混合属性数据聚类算法CBDO研究

"基于有限覆盖的混合属性数据聚类算法研究" 在当前的信息化时代，数据挖掘技术已经成为理解和探索复杂数据的关键工具。混合属性数据是指包含连续和离散属性的数据集合，这样的数据在现实世界中非常常见，如人口统计数据、商业交易记录等。然而，处理这类数据的聚类算法往往面临挑战，如聚类准确率不高和稳定性差。 本文的研究重点是提出一种新的聚类算法，称为基于有限覆盖的聚类算法（CBDO），以解决上述问题。现有的聚类算法，如经典的K-prototypes和K-means，虽然在处理单一类型属性的数据上表现出色，但在面对混合属性数据时，由于不同类型的属性难以统一衡量，导致聚类效果不理想。CBDO算法的创新之处在于它利用了有限覆盖的概念，这是一种优化策略，旨在通过迭代调整数据对象来提高聚类的准确性和稳定性。 首先，CBDO算法引入了改进的Gower相似系数。Gower相似系数是一种用于计算混合属性数据之间相似性的方法，它可以处理不同类型的属性，包括连续和离散值。改进后的Gower相似系数可能增强了对不同类型属性的比较能力，使得在聚类过程中能更准确地捕捉数据间的相似性。 其次，CBDO算法采用了有限覆盖方法来确定和优化聚类中心。有限覆盖的思想是通过选择足够代表整个数据集的子集（覆盖）来近似全局最优解，这种方法可以增加聚类过程的稳定性和鲁棒性。在每次迭代中，算法会根据有限覆盖原则更新聚类中心，确保它们更好地反映数据的整体分布。 为了验证CBDO算法的有效性，研究者在UCI数据集上进行了实验。UCI数据集是一系列广泛使用的机器学习和数据挖掘研究的标准数据集。实验结果表明，CBDO算法在准确率和稳定性上均优于传统的K-prototypes和K-means算法。这意味着在处理混合属性数据时，CBDO能够提供更精确的聚类结果，并且在数据变化时保持更好的聚类结构稳定性。 总结来说，"基于有限覆盖的混合属性数据聚类算法研究"为混合属性数据的聚类问题提供了一种新的解决方案。通过结合改进的Gower相似系数和有限覆盖策略，CBDO算法在实际应用中有望提升聚类的准确性和稳定性，对于数据挖掘领域的研究和实践具有重要的理论价值和实际意义。