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不平衡數(shù)據(jù)的軟子空間聚類算法

大小:0.91 MB 人氣: 2017-11-25 需要積分:2

  針對受均勻效應(yīng)的影響,當(dāng)前K-means型軟子空間算法不能有效聚類不平衡數(shù)據(jù)的問題,提出一種基于劃分的不平衡數(shù)據(jù)軟子空間聚類新算法。首先,提出一種雙加權(quán)方法,在賦予每個屬性一個特征權(quán)重的同時,賦予每個簇反映其重要性的一個簇類權(quán)重;其次,提出一種混合型數(shù)據(jù)的新距離度量,以平衡不同類型屬性及具有不同符號數(shù)目的類屬型屬性間的差異;第三,定義了基于雙加權(quán)方法的不平衡數(shù)據(jù)子空間聚類目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),給出了優(yōu)化簇類權(quán)重和特征權(quán)重的表達(dá)式。在實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了系列實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,新算法使用的雙權(quán)重方法能夠?yàn)椴黄胶鈹?shù)據(jù)中的簇類學(xué)習(xí)更準(zhǔn)確的軟子空間;與現(xiàn)有的K-means型軟子空間算法相比,所提算法提高了不平衡數(shù)據(jù)的聚類精度,在其中的生物信息學(xué)數(shù)據(jù)上可以取得近50qo的提升幅度。

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