基于貝葉斯概率估計的類屬數據聚類算法
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針對類屬型數據聚類中對象間距離函數定義的困難問題，提出一種基于貝葉斯概率估計的類屬數據聚類算法。首先，提出一種屬性加權的概率模型，在這個模型中每個類屬屬性被賦予一個反映其重要性的權重；其次，經過貝葉斯公式的變換，定義了基于最大似然估計的聚類優(yōu)化目標函數，并提出了一種基于劃分的聚類算法，該算法不再依賴于對象間的距離，而是根據對象與數據集劃分間的加權似然進行聚類；第三，推導了計算屬性權重的表達式，得出了類屬型屬性權重與其符號分布的信息熵成反比的結論。在實際數據和合成數據集上進行了實驗，結果表明，與基于距離的現有聚類算法相比，所提算法提高了聚類精度，特別是在生物信息學數據上取得了5% - 48%的提升幅度，并可以獲得有實際意義的屬性加權結果。
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