發(fā)布時間：2020-03-03 17:24

【摘要】：聚類是數(shù)據(jù)挖掘中重要的技術之一,它是按照相似原則將數(shù)據(jù)進行分類。然而分類型數(shù)據(jù)的聚類是學習算法中重要而又棘手的問題。傳統(tǒng)的k-modes算法采用簡單的0-1匹配方法定義兩個屬性值之間的相異度,沒有將整個數(shù)據(jù)集的分布考慮進來,導致差異性度量不夠準確。針對這個問題,提出基于結構相似性的k-modes算法。該算法不僅考慮屬性值它們本身的異同,而且考慮了它們在其他屬性下所處的結構。從集群識別和準確率兩個方面進行仿真實驗,表明基于結構相似性的k-modes算法在伸縮性和準確率方面更有效。

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 明軍;靳二蘇;楊楊;;一種基于結構相似性的圖像信號設計方法[J];合肥工業(yè)大學學報(自然科學版);2011年01期

2 ;基于結構相似性的感知視頻壓縮技術[J];電腦與電信;2012年04期

3 胡敏,彭群生;一種基于空間密度特征的蛋白質結構相似性判定方法[J];工程圖學學報;2005年01期

4 胡前;杜軍平;方明;訾玲玲;韓鵬程;;基于結構相似性的多傳感器圖像融合[J];東南大學學報(自然科學版);2013年S1期

5 陳頡;朱福喜;;根據(jù)骨架結構相似性的書法內容分層檢索[J];小型微型計算機系統(tǒng);2010年01期

6 于文勝,趙國明;Dali:蛋白質結構比較的網(wǎng)絡工具[J];現(xiàn)代科學儀器;1996年02期

7 李紅;吳粉俠;趙蓓娟;;基于結構相似性的多源圖像融合[J];咸陽師范學院學報;2012年06期

8 任曉東;張永奎;薛曉飛;;基于K-Modes聚類的自適應話題追蹤技術[J];計算機工程;2009年09期

9 齊鷗;黃應清;蔣曉瑜;;基于色彩與結構相似性的偽彩色圖像融合質量評價[J];四川兵工學報;2011年10期

10 汪志兵;廖煜鵬;汪博;秦明海;林行剛;;基于HVS的結構相似性的視頻質量評價[J];通信技術;2010年02期

相關會議論文 前1條

1 胡前;杜軍平;方明;訾玲玲;韓鵬程;;基于結構相似性的多傳感器圖像融合[A];2013年中國智能自動化學術會議論文集（第三分冊）[C];2013年

相關碩士學位論文 前4條

1 金超;基于圖聚類的社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘算法研究[D];山東理工大學;2016年

2 葉盛楠;基于結構相似性的視頻/圖像質量客觀評價[D];北京工業(yè)大學;2008年

3 李成文;基于結構相似性的視頻質量評價方法及其在視頻通信中的應用[D];南京郵電大學;2011年

4 馬大江;基于圖像內容的結構相似性質量評價研究[D];西安科技大學;2013年

，

本文編號：2584529