基于分类型矩阵对象数据的MD_fuzzy_k_modes聚类算法
【摘要】 传统的聚类算法一般是对单值属性数据进行聚类.特征向量所描述.例如，顾客在购物时可能同时购买多个产品.由多个特征向量描述的对象称为矩阵对象，由矩阵对象构成的数据集称为矩阵对象数据集.目前，针对矩阵对象数据聚类算法的研究相对较少，还有很多问题有待解决.利用fk-modeuzzs算法的聚类过程，提出一种基于矩阵对象数据的matrix-y该算法结合模糊集的概念引入模糊因子β，重obk-modek-modeectdatafuzzs（MDfuzzs）聚类算法.jyy新定义了矩阵对象间的相异性度量，并给出类中心的启发式更新算法.最后，在5个真实数据集上验证了MD大数据时代，利用k-modefuzzs算法的有效性，并分析了模糊因子β与隶属度w之间的关系.y2018-11-01；修回日期：2019-04-09收稿日期：201701D121004）；山西省回国留学人员科研资助项目（2017-020）；61573229）；山西省基础研究计划项目（基金项目：国家自然科学基金项目（山西省高等学校教学改革创新项目（2017002）JThisworkwassupportedbytheNationalNaturalS
