基于属性重要性的定性数据聚类分析及应用.PDF

第 17 卷 　第 12 期 计 算 机 技 术 与 发 展 Vol . 17 　No . 12 2007 年 12 月 　　　　　　　　　 　　　　　　　　 Dec . 　2007 COM PU TER TECHNOL O GY AND D EV EL OPM EN T 基于属性重要性的定性数据聚类分析及应用 朱建平 , 曾玉钰 ( 厦门大学 经济学院 计划统计系 ,福建 厦门 36 1005) 摘 　要 :传统的聚类方法大多是基于距离或者是样品间相似度的,这就要求所分析的数据必须是定量的。但是在数据挖 掘中,存在着大量的定性数据 ,传统的聚类分析方法已不再是一个可行的方法 ,这就需要寻找一个可以有效处理定性数据 的聚类方法 。粗糙集是处理定性数据的有效方法 ,在详细阐述粗糙集的相关概念后 ,利用属性重要性的概念 ,提出了一种 能有效处理定性数据的聚类分析方法 ,并利用了数据对该方法进行了实证分析 ,取得了良好的结果 。 关键词 :属性重要性 ;聚类分析 ;粗糙集 ;等价关系 ( ) 中图分类号 : TP30 1. 6 　　　　　　文献标识码 :A 　　　　　　　文章编号 : 1673 - 629X 2007 12 - 0089 - 03 Analysis and Appl ication of Qual itative Data Cl ustering Approach Based on Attribute Importance ZHU J ianping , ZEN G Yuyu (Dept . of Planning and Statistics , School of Economics , Xiamen University , Xiamen 36 1005 ,China) Abstract :Most of t he current clustering app roaches are based on t he distance among t he data or of t he similarit y of t he data , which makes t he data analyzed must be quantifiable data . In data mining , t here are many qualitative data . That makes t he t raditional clustering tech niques are not useful in tackling t he qualitative data as hoped . So need to find an effective clustering met hod to cope wit h t he qualitative data . Rough set is an useful tool to deal wit h t he qualitative data . After explicating t he relative concept s of t he rough set , int roduced a new clustering app roach by using att ribute importance concept , which can deal wit h t he high dimensi