一种混合属性数据的聚类算法

《一种混合属性数据的聚类算法》这篇文章主要探讨了如何改进聚类算法，特别是针对包含数值型和分类型属性的混合数据集的聚类问题。聚类是一种无监督学习方法，其目标是根据数据对象的相似性将它们分组到不同的簇中，每个簇内的对象相似度高，而不同簇之间的对象差异大。 传统的k-means算法只适用于数值型数据，而k-modes和k-prototypes算法则扩展了这个范围，能够处理分类属性和混合属性的数据。然而，这些方法在处理分类属性时，可能会遇到聚类结果不稳定、随机性高以及可能出现空簇的问题。为了解决这些问题，文章提出了一个基于属性分解的随机分组改进策略。 文章介绍了分类属性处理算法。在处理分类属性时，通过将分类属性分解为多个维度的数据值，比如将“渠道”属性分解为“直接”和“间接”两个维度，以此方式将分类数据转化为数值形式，便于计算对象间的相似度。这种方法有助于避免频率较少的属性值在聚类过程中的丢失，从而获得更准确的聚类结果。 文章提出了随机分组算法。此算法通过随机选择数据对象来生成初始的聚类中心，减少了对初始值的依赖，增强了算法的稳定性。具体步骤包括将数据集分为若干组，然后随机从这些组中选取k个对象作为初始原型。这种方法可以有效地防止因特定初始值选择导致的聚类结果偏差。 结合这两种策略，文章的改进算法在处理混合属性数据时，既提高了聚类的稳定性和适用性，又确保了结果的合理性。实验仿真结果显示，这种改进后的算法在处理混合属性数据集时表现出良好的性能，证明了其在实际应用中的价值。 这篇文章为混合属性数据的聚类问题提供了一种新的解决方案，对于数据分析和机器学习领域的研究具有重要的参考价值。通过属性分解和随机分组的结合，算法能够更好地处理复杂的数据结构，提升了聚类的质量和可靠性。这对于数据挖掘、模式识别以及各类需要数据分组的场景都有着积极的应用前景。