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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：聚类算法，混合属性数据，自组织映射神经网络，异构值差
1.引言
数据聚类是数据挖掘领域中的一项重要任务，目的是根据相似性将数据分组。聚类算法在许多领域中都有广泛的应用，如市场分析、社交网络、生物信息学等。然而，传统的聚类算法对于混合属性数据的处理效果有限。混合属性数据包含离散值、连续值以及文本等多种类型的数据，这些属性之间的差异使得传统的距离度量方法难以准确地计算相似性。
2.相关工作
在处理混合属性数据时，研究者提出了许多方法，如K-均值算法、DBSCAN算法等。然而，这些方法在计算相似性时都没有考虑属性之间的异构性差异。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。
3.算法设计
本算法基于自组织映射神经网络（SOM）的思想，使用莫顿曲面填充法将多维属性空间映射到二维网格中。在初始化阶段，使用K-means算法对样本进行初始聚类，得到初始的聚类中心。接下来，根据属性类型的不同，分别计算异构值差。对于连续值属性，使用欧氏距离计算差异度量；对于离散值属性，使用Jaccard系数计算差异度量；对于文本属性，使用编辑距离等方法计算差异度量。最后，根据差异度量的加权平均值更新聚类中心，并重复迭代过程直到收敛。
4.实验与结果分析
本论文使用了UCI数据集上的混合属性数据进行了实验，与传统的K-means算法、DBSCAN算法进行了对比。实验结果表明，本算法在聚类准确率、F-值以及鲁棒性方面优于传统算法。尤其是在处理混合属性数据时能够更好地挖掘不同属性之间的关联性，提高聚类的效果。
5.结论
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。通过计算异构值差来替代传统距离度量，该算法能够更好地处理混合属性数据，提高聚类的准确率和鲁棒性。未来的研究可以进一步优化算法的效率，并在更多的数据集上进行实验验证。
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