一种有效的分类型数据聚类方法
鉴于传统的??-means 聚类算法只限于处理数值型数据, 将??-means 算法扩展到分类型数据域, 提出一种分
类型数据聚类方法. 根据与每个分类属性的每个值相关的数据分布信息, 同时结合数据的纵向与横向分布来评价数
据对象与类之间的差异性, 定义了一种新的距离度量. 该方法能发现同一属性不同值间的内在关系, 并能有效地度量
对象间的差异性. 用UCI 中的数据集对所提算法进行验证, 实验结果表明了该算法具有较好的聚类效果．
类型数据聚类方法. 根据与每个分类属性的每个值相关的数据分布信息, 同时结合数据的纵向与横向分布来评价数
据对象与类之间的差异性, 定义了一种新的距离度量. 该方法能发现同一属性不同值间的内在关系, 并能有效地度量
对象间的差异性. 用UCI 中的数据集对所提算法进行验证, 实验结果表明了该算法具有较好的聚类效果．
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