基于聚类融合的混合属性数据增量聚类算法

&lt;html dir="ltr"&gt;&lt;head&gt;&lt;title&gt;&lt;/title&gt;&lt;/head&gt;&lt;body&gt;针对传统增量聚类方法对混合属性数据聚类时存在不稳定、随机性大和准确性不够高的缺点, 提出一种基<br>于聚类融合的混合属性数据增量聚类算法. 该算法以传统增量聚类为基础, 采用多种聚类算法的结果进行融合来代<br>替原有单一划分, 并重新修正了阈值的取值范围. 实验表明, 所提出的算法利用原有数据的特征, 提高了聚类的稳定<br>性和精确性, 具有很好的聚类效果.&lt;/body&gt;&lt;/html&gt;