基于粗糙集的改进k—modes聚类算法

传统的k-modes算法采用简单匹配的方法来计算对象之间的距离，并没有充分考虑同一属性下的两个不同值之间的相似性。基于粗糙集中的上、下近似，提出了一种新的距离度量，并重新定义了类中心，对传统k—modes算法进行了改进。与其他改进k—modes算法进行了比较，实验结果表明，基于粗糙集的改进k—modes算法有效地提高了聚类精度。