混合数据聚类算法研究：一种面向K-Prototypes的改进方法

"大数据-算法-面向混合数据的划分式聚类算法研究.pdf" 这篇硕士学位论文主要探讨了大数据环境下的混合数据聚类算法的研究。混合数据指的是包含离散和连续属性的数据，这种数据类型在实际应用中非常常见。聚类分析是数据挖掘的重要组成部分，它在没有先验信息的情况下，通过对数据的无监督学习来揭示数据的内在结构和模式。 首先，论文对聚类分析的基础概念进行了介绍，包括聚类的目标、过程和评价标准。同时，它还涉及了聚类中处理的不同数据类型，如数值型数据、类别型数据以及混合数据。聚类分析可以应用于各种领域，如市场细分、信息检索、图像处理、生物信息学和社会网络分析等。 接着，论文着重讨论了混合属性数据的处理策略。混合数据的处理相对复杂，因为它要求同时处理连续和离散特征。论文比较分析了现有的聚类算法，如K-means、DBSCAN、BIRCH、谱聚类等，对它们在处理混合数据时的优点和局限性进行了详尽的阐述。 论文的核心贡献在于提出了一种新的符号型数据类中心的多Modes表示方法。传统的聚类算法往往难以有效处理符号型数据，而多Modes表示法旨在解决这一问题。在此基础上，论文泛化了欧氏距离，创建了一种用于衡量混合数据对象与类之间差异性的通用欧氏距离。这为混合数据的聚类提供了更准确的相似度度量。 基于上述工作，论文设计并实现了一个基于划分的混合型数据聚类算法。该算法结合了多Modes表示和泛化的欧氏距离，能够有效地处理混合数据集。为了验证算法的有效性，论文在人造数据集和UCI（University of California, Irvine）的真实数据集上进行了实验，实验结果表明新算法在保持聚类质量的同时，具有较好的性能和适用性。 关键词：数据挖掘、聚类分析、混合数据、相异性度量、K-Prototypes算法 这篇论文深入研究了混合数据聚类的挑战，提出了创新性的解决方案，对于大数据环境下的数据挖掘和机器学习算法优化具有重要的理论和实践价值。