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本文针对k-modes算法在类的表示方面存在的不足,提出用摘要信息来表示一个类,并给出了一种适用于混合属性的距离定义,得到增强的k-means算法--k-summary算法.理论分析和实验结果表明,k-summary算法较k-modes算法和k-prototypes算法具有更好的精度.
一种增强的k-means聚类算法
【摘 要】
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本文针对k-modes算法在类的表示方面存在的不足,提出用摘要信息来表示一个类,并给出了一种适用于混合属性的距离定义,得到增强的k-means算法--k-summary算法.理论分析和实验
【机 构】
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衡阳师范学院计算机系,湖南,衡阳,421008华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430074;华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430074;
【出 处】
：
计算机工程与科学
【发表日期】
：
2006年11期
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