基于貝葉斯距離的K-modes聚類算法
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K-modes算法中原有的分類變量間距離度量方法無法體現(xiàn)屬性值之間差異，對此提出了一種基于樸素貝葉斯分類器中間運(yùn)算結(jié)果的距離度量。該度量構(gòu)建代表分類變量的特征向量并計(jì)算向量間的歐氏距離作為變量間的距離。將提出的距離度量代入K-modes聚類算法并在多個UCI公共數(shù)據(jù)集上與其他度量方法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該距離度量更加有效。
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