[发明专利]一种基于MIC改进的k-modes聚类方法

摘要

本发明公开了一种基于MIC改进的k‑modes聚类方法。本发明在传统k‑modes聚类方法上，引入MIC的概念，重新定义了一种新的距离度量方式。该方法考虑了对象某个属性值本身的不同，又考虑了对象其它属性对该属性值的影响，可以通过计算它们之间的MIC值来体现属性、对象之间的相关度，MIC值越大代表相关性越强反之越弱，使之更符合实际问题情况。通过基于MIC的距离公式计算每一个对象到类中心的距离，并将其分配到距离最小的类中心所在的类。得到新的划分，直到每个对象所属的类不再改变。通过对UCI数据集进行聚类仿真，结果表明基于MIC的k‑modes算法能有效地提高聚类算法精度，验证了本发明的有效性。