不平衡數(shù)據(jù)的軟子空間聚類算法
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針對受均勻效應的影響，當前K-means型軟子空間算法不能有效聚類不平衡數(shù)據(jù)的問題，提出一種基于劃分的不平衡數(shù)據(jù)軟子空間聚類新算法。首先，提出一種雙加權(quán)方法，在賦予每個屬性一個特征權(quán)重的同時，賦予每個簇反映其重要性的一個簇類權(quán)重；其次，提出一種混合型數(shù)據(jù)的新距離度量，以平衡不同類型屬性及具有不同符號數(shù)目的類屬型屬性間的差異；第三，定義了基于雙加權(quán)方法的不平衡數(shù)據(jù)子空間聚類目標優(yōu)化函數(shù)，給出了優(yōu)化簇類權(quán)重和特征權(quán)重的表達式。在實際應用數(shù)據(jù)集上進行了系列實驗，結(jié)果表明，新算法使用的雙權(quán)重方法能夠為不平衡數(shù)據(jù)中的簇類學習更準確的軟子空間；與現(xiàn)有的K-means型軟子空間算法相比，所提算法提高了不平衡數(shù)據(jù)的聚類精度，在其中的生物信息學數(shù)據(jù)上可以取得近50qo的提升幅度。
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