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属性均值聚类α-北京大学数学科学学院.PDF
1998 年 9 月 系统工程理论与实践 第 9 期 属性均值聚类 程乾生 (北京大学数学科学学院信息科学系, 北京 100871) 摘要 提出了属性均值聚类并给出了迭代算法。 关键词 属性均值聚类 稳态函数 A ttribu te M ean s C lu stering Cheng Q ian sheng (D epartm ent of Info rm ation Science, Schoo l of M athem atical Sciences, Pek ing U niversity, Beijing 100871) Abstract In th is paper , attribute m eans clustering is p resented, iterrative algo rithm is given. Keywords attribute m eans clustering; stable function 0 引言 [1 ] [2 ] 模糊 C 均值聚类算法由D unn 提出 , 后由Bezdek 加以推广 。模糊C 均值聚类算法简记为 FCM 。 FCM 是一种基于最小平方准则的算法。我们知道, 最小平方准则对数据中的异常值是高度敏感的。 本文提出了基于稳态函数的属性聚类算法, 给出了柯西稳态函数、广义 lp 稳态函数和指数稳态函数。这 些函数的引入是为了减少在最小平方方法中大误差的影响。 1 属性均值聚类 11 属性测度和属性聚类问题 设X 为研究对象空间, F 为属性空间或者状态空间, {C 1 , C2 , …, Ck }为 F 的分割, 对于X 中的任一元 K 素 , ( ) 表示 具有属性 的属性测度, 满足 (C ) = 1。关于属性集和属性测度的概念可参看文 x C x C x k k x k k = 1 献[3 ]和[4 ]。在聚类问题中, 表示类空间, { , , …, }表示把 分成 个类, 表示第 类。 F C 1 C2 CK F K Ck k 设X R J , {C 1, C2 , …, CK }把F 分成K 类。我们这里要讨论的属性聚类问题是: 已知X 的N 个样本 = ( , , …, ) ( 1≤ ≤ ) 和类数 , 如何求属性测度 = ( ) , ( 1≤ ≤ , 1≤ ≤ ) 。 x x x x n N K C n N k K n n 1 n2 nJ
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