作者：刘强; 邓磊; 贾振红; 覃锡忠数据挖掘混合属性聚类权重调整
摘要：为了提高K-prototypes算法的聚类准确度，解决其随机选取聚类中心初始值导至的聚类精度较低和聚类结果不稳定的问题。通过对混合属性数据聚类算法的研究，对K-prototypes算法做了进一步的改进。提出了混合属性聚类的初始聚类中心确定方法，并且通过加权算法改进了相异度计算公式。最后用UCI数据集对算法进行检验，结果表明，改进的加权K-prototype算法更加稳定，并具有较高的聚类精度。
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