文献类型：期刊文章

作　　者：陶刚[1,2,3] 闫永刚[2,3] 刘俊[2,3] 邹娇[2,3]

机构地区：[1]长安大学信息工程学院,西安710064 [2]安徽科力信息产业有限责任公司,合肥230088 [3]城市交通管理集成与优化技术公安部重点实验室,合肥230088

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家国际科技合作专项(2013DFA81020)

年　　份：2015

卷　　号：35

期　　号：A01

起止页码：89-92

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为解决连续属性值的离散化问题,提出了一种改进的自组织映射(SOM)聚类离散化算法,该算法利用SOM实现初始聚类,界定聚类上限;之后以初始聚类中心为样本,通过层次方法的平衡迭代规约和聚类(BIRCH)层次聚类算法进行二次聚类,解决聚类数虚高问题并确定离散断点集;最后对断点集任一样本找出其所在维各聚类中心的最近邻,以此作为离散微调依据。实验结果表明,该算法在断点集数(轮廓系数提升75%)及离散精度方面(不相容度更近似0)均优于传统SOM聚类离散化算法,可有效解决大样本、高维数据离散化问题。

关 键 词：自组织特征映射 BIRCH 离散化 轮廓系数  最近邻

分 类 号：TP301.6]