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基于貝葉斯概率估計的類屬數據聚類算法

大小:0.90 MB 人氣: 2017-12-04 需要積分:1

  針對類屬型數據聚類中對象間距離函數定義的困難問題,提出一種基于貝葉斯概率估計的類屬數據聚類算法。首先,提出一種屬性加權的概率模型,在這個模型中每個類屬屬性被賦予一個反映其重要性的權重;其次,經過貝葉斯公式的變換,定義了基于最大似然估計的聚類優化目標函數,并提出了一種基于劃分的聚類算法,該算法不再依賴于對象間的距離,而是根據對象與數據集劃分間的加權似然進行聚類;第三,推導了計算屬性權重的表達式,得出了類屬型屬性權重與其符號分布的信息熵成反比的結論。在實際數據和合成數據集上進行了實驗,結果表明,與基于距離的現有聚類算法相比,所提算法提高了聚類精度,特別是在生物信息學數據上取得了5% - 48%的提升幅度,并可以獲得有實際意義的屬性加權結果。
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