不平衡数据的软子空间聚类算法
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针对受均匀效应的影响，当前K-means型软子空间算法不能有效聚类不平衡数据的问题，提出一种基于划分的不平衡数据软子空间聚类新算法。首先，提出一种双加权方法，在赋予每个属性一个特征权重的同时，赋予每个簇反映其重要性的一个簇类权重；其次，提出一种混合型数据的新距离度量，以平衡不同类型属性及具有不同符号数目的类属型属性间的差异；第三，定义了基于双加权方法的不平衡数据子空间聚类目标优化函数，给出了优化簇类权重和特征权重的表达式。在实际应用数据集上进行了系列实验，结果表明，新算法使用的双权重方法能够为不平衡数据中的簇类学习更准确的软子空间；与现有的K-means型软子空间算法相比，所提算法提高了不平衡数据的聚类精度，在其中的生物信息学数据上可以取得近50qo的提升幅度。
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