基于信息熵的混合属性数据谱聚类算法.pptx
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,CONTENTS01.02.信息熵的定义混合属性数据的含义谱聚类的基本原理03.信息熵在混合属性数据中的运用算法的主要步骤和流程算法的时间复杂度和空间复杂度分析04.数据预处理特征提取和选择谱聚类算法的改进算法的优化策略05.实验数据集的选择和描述实验环境和参数设置实验结果分析和对比算法的性能评估和讨论06.算法的应用领域和适用范围与其他聚类算法的比较优势算法的局限性和未来改进方向07.总结算法的主要贡献和创新点对未来研究的建议和展望感谢您的观看!
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基于异构值差度量的SOM混合属性数据聚类算法基于异构值差度量的SOM混合属性数据聚类算法摘要:随着数据挖掘技术的发展和广泛应用,聚类算法在数据分析中扮演着重要的角色。然而,传统的聚类算法对于混合属性数据的处理效果有限。为了解决这个问题,本论文提出了一种基于异构值差度量的SOM混合属性数据聚类算法。该算法借鉴了自组织映射神经网络(Self-OrganizingMap,SOM)的思想,并通过计算异构值差来替代传统聚类算法中的距离度量。实验证明,该算法在处理混合属性数据时具有较高的准确率和鲁棒性。关键词:聚类算