基于维度属性距离的混合属性近邻传播聚类算法

针对近邻传播聚类算法不能处理混合属性数据集的问题,提出了一种新的距离度量测度,并将其应用到近邻传播聚类算法中,提出了一种基于维度属性距离的混合属性近邻传播聚类算法。与传统聚类算法不同的是,该算法不需要计算虚拟的中心点,同时考虑了数据集整体分布对聚类结果的影响。将算法在uci数据库的2个混合属性数据集上进行验证,同时对比了经典的k-prototypes算法以及k-modes算法。实验结果表明,改进后的算法具有更好的聚类质量以及执行效率,算法的优越性得到了验证。