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基于BayesShrink阈值估计的混合属性数据聚类优化仿真
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作者 董华松 连远锋 《计算机仿真》 2024年第5期460-464,共5页
与单一属性数据不同,混合属性数据通常存在尺度不一致的特点,为了可以得到准确率更高的混合属性聚类结果,提出一种基于k最近邻的混合属性聚类算法。采用高频系数滑动窗口准确估计含有噪声的混合属性数据噪声方差,通过BayesShrink阈值估... 与单一属性数据不同,混合属性数据通常存在尺度不一致的特点,为了可以得到准确率更高的混合属性聚类结果,提出一种基于k最近邻的混合属性聚类算法。采用高频系数滑动窗口准确估计含有噪声的混合属性数据噪声方差,通过BayesShrink阈值估计算法得到最佳阈值,对混合属性数据展开去噪。采用k最近邻方法展开数据聚类,在去噪后的数据样本贡献度中加入特征权重,并计算融入贡献度后的特征权重欧几里得距离,距离越近,说明数据属于同一类别的概率就越大,对全部样本特征展开加权处理后,构建混合属性聚类模型,利用粒子群算法对模型展开寻优,获取最优加权特征向量,实现混合属性数据聚类。仿真结果表明,所提算法可以有效提升混合属性聚类结果的精度和聚类效率。 展开更多
关键词 混合属性数据 阈值估计算法 粒子群算法
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