混合型分类数据聚类改进算法

"本文主要探讨了一种改进的聚类算法，该算法针对混合型分类数据，尤其是无序型和有序型分类数据，旨在提高聚类效果。传统的K-modes算法在处理混合数据时存在局限性，无法充分考虑属性值的顺序关系和不同属性之间的相似性。作者提出的新算法通过采用不同的距离度量方法来处理这两类数据，并利用平均熵来动态调整属性权重，从而优化聚类结果。实验表明，改进后的算法在多种数据集上表现优于原K-modes算法及其变体。" 本文是一篇关于数据挖掘领域的论文，主要关注的是如何处理混合型分类数据的聚类问题。传统的K-means算法虽然在处理定量数据时表现出色，但对于定性或分类型数据（如性别、等级等）的处理效果不佳。K-modes算法是为了解决这个问题而提出的，它利用差异度来衡量属性值间的距离，并以众数（modes）作为类别中心。然而，K-modes算法并未充分考虑到有序型分类数据的顺序特性和无序型分类数据的相似性。 论文中介绍的改进算法进一步扩展了K-modes的思想，对无序型和有序型分类数据分别采用不同的距离度量标准。对于无序型数据，算法可能采用基于匹配度的方式；而对于有序型数据，算法可能采用基于顺序关系的度量，如曼哈顿距离或切比雪夫距离。此外，论文还引入了平均熵的概念，以此为依据动态调整各属性的权重，使得在聚类过程中能更好地反映数据的内在结构和信息。 实验部分，作者对比了改进算法与原始K-modes算法以及其其他变体在人工和真实数据集上的性能。结果显示，新算法在保持计算效率的同时，能提供更准确的聚类结果，证明了其在处理混合型分类数据时的有效性和优越性。 关键词涉及的领域包括聚类算法、混合型分类数据的处理、距离度量方法和K-modes算法的改进。这篇论文的研究成果对于数据挖掘、机器学习和数据库管理系统等领域具有实际应用价值，特别是在面临包含不同类型属性的数据集时，提供了更灵活和精确的聚类策略。