不平衡數據的軟子空間聚類算法
大小：0.91 MB 人氣：0 2017-11-25 需要積分：2
針對受均勻效應的影響，當前K-means型軟子空間算法不能有效聚類不平衡數據的問題，提出一種基于劃分的不平衡數據軟子空間聚類新算法。首先，提出一種雙加權方法，在賦予每個屬性一個特征權重的同時，賦予每個簇反映其重要性的一個簇類權重；其次，提出一種混合型數據的新距離度量，以平衡不同類型屬性及具有不同符號數目的類屬型屬性間的差異；第三，定義了基于雙加權方法的不平衡數據子空間聚類目標優化函數，給出了優化簇類權重和特征權重的表達式。在實際應用數據集上進行了系列實驗，結果表明，新算法使用的雙權重方法能夠為不平衡數據中的簇類學習更準確的軟子空間；與現有的K-means型軟子空間算法相比，所提算法提高了不平衡數據的聚類精度，在其中的生物信息學數據上可以取得近50qo的提升幅度。
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