模糊K-Modes聚类精确度分类属性相似度模糊K-Modes聚类算法是对具有分类属性的数据进行聚类的一种有效的算法.为了评价聚类结果,以具有明确分类结构的数据作为输入数据,将模糊K-Modes聚类结果与原始数据的分类结构进行对比,分析了确定它们之间对应关系的方法,在期望聚类结果应该具有的特点的基础上,对现有的精确度定义和计算...
针对k-modes方法未考虑各属性值在属性空间的分布特征而导致分类变量间差异性度量不准确的问题,提出了一种基于属性值权重的k-modes聚类分析算法.该算法利用属性值之间的差异和属性值的权重,重新定义了相异度度量公式;采用属性值频率和各属性值的权重,给出一种聚类中心更新迭代公式,有效地体现了属性值在属性空间中的分...
6.1.2。 k-模式聚类分析结果。 翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 6.1 .2。 k-模式集群结果。 翻译结果5复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 6.1.2. 使结果成群的k方式。 相关内容 a这是你的书包 正在翻译,请等待... [translate] alight the candles 点燃蜡烛[translate] ...
百度试题 题目k-modes算法是一种( ) A.分类器B.聚类算法C.关联分析算法D.特征选择算法相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
k-均值聚类算法是一种广泛应用于基因表达数据聚类分析中的迭代变换算法,它通常用距离法来表示基因间的关系,但不能有效的反应基因间的相互依赖的关系.为此,提出基于信息论的k-modes聚类算法,克服了以上缺点.另外,还引入了伪F 统计量,一方面,可以对空间中有部分重叠的点进行有效的分类;另一方面,可以给出最佳聚类数目...