一个基于属性相似性的聚类分析方法

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聚类分析中相似性测量方法的研究

的组间相似性进行聚类或分组．因此，相似性测量这一标准定义的好坏将直接影响聚类算法
收稿日期：０１ｌ一ｌ２０２２
作者简介：华客（６）女，南敢县＾，洲师专计算机系教师，潭＾学计算机应用硬士研究易１７９，湖株湘生ｔ要从事计算机专业教学及数据挖掘研究．王
聚类分析中相似学校计算机系，南抹洲４２０）抹湖１０７
摘要：类是数据挖掘中的主要方法．话了在太多数采类算法中的相似性测量方法．咀属采讨并
性的妻型作为选择相似性的标准．阐述了用于数值属性，号属性厦混合属性相韫性剥量方法．符
美量词：息技术ｌ妻分析；似性剥量；据把掘信采相数
中圈分类号：Ｐ０．Ｔ２１６
文献标识符：Ａ
文章编号：０９１３（０２０ —０４－０１０ — ４２２０｝２０３４
ＲｅｅｃｓｉｏｔｅｈｄｆＳｍｉａｉｙＭｅｓｒｍｅｔｓａｒｈｅｎｔｈｅＭｔｏｓｏｉｌｒｔａｕｅｎｉｈｅＣｌｓｅｉａｙｉｎｔｕｔｒｎｇＡｎｌｓｓ
引言
近年来，数据挖掘引起信息产业界的极大关注，主要原因是存在大量数据可以广泛使其用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，泛地应用于各领域，括商务管广包理、产控制、生市场分析、程设计和科学探索等．工数据挖掘是信息技术自然演化的结果，是从大量数据中提取或 “ 挖掘 ” 识，称为数据库中的知识发现（Ｄ．为数据挖掘的一知被ＫＤ）作个功能，聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，察每个聚类的特点，观集中对特定的某些聚类做进一步的分析．谓聚类呢？聚类就是将物理或抽象对象的集合分何组成为由类似的对象组成的多个类的过程，其原则是将对象根据最大的组内相似性和最小

三向聚类标准误-概述说明以及解释

三向聚类标准误-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在撰写关于三向聚类标准误的长文之前，让我们首先对三向聚类进行一个概述。

三向聚类是一种聚类分析方法，被广泛应用于各种学科领域，例如数据挖掘、模式识别和生物信息学等。

它的核心目标是将数据集中的样本根据其特征或属性分组，以便于研究者能够对数据进行更深入的分析和理解。

三向聚类与传统的聚类算法相比具有独特的特点和优势。

传统聚类方法主要关注数据点之间的相似性或距离度量，而三向聚类不仅考虑了数据点之间的相似性，还考虑了它们在不同属性或特征上的一致性。

这种综合考虑使得三向聚类能够更全面地理解和描述数据集的内在结构。

三向聚类在许多应用领域都发挥着重要作用。

例如，在医学领域中，研究人员可以使用三向聚类来对患者的遗传数据、生化指标和临床表现进行整合分析，以发现潜在的疾病模式和治疗策略。

在市场营销领域，三向聚类可以帮助企业根据顾客的购买习惯、产品偏好和社交网络等因素将其分为不同的细分市场，从而实现精准营销和个性化推荐。

在三向聚类的算法原理方面，研究者们提出了多种不同的方法和模型。

其中一种常用的方法是基于张量分解的三向聚类算法，它通过分解三维数据张量，将其转化为多个低维子空间进行聚类分析。

此外，还有一些基于距离度量和相似度计算的三向聚类方法，它们通过考虑样本之间的相似性和属性一致性来进行分组。

尽管三向聚类具有广阔的应用前景和优势，但它也存在一些局限性和挑战。

其中一个主要的局限性是三向聚类算法在处理高维数据时存在计算复杂度高和存储需求大的问题。

另外，对于数据中存在的噪声和异常值，三向聚类方法也需要进一步的改进和处理。

总的来说，三向聚类是一种强大而灵活的聚类方法，它能够综合考虑数据的相似性和属性一致性，为研究者提供了一种研究数据集内部结构的有效工具。

随着算法和模型的不断发展和改进，我们可以期待三向聚类在未来在更多领域中发挥重要作用，并取得更好的效果。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可以从以下角度进行描述：文章结构部分旨在介绍整篇文章的组织结构和各个章节的内容安排。

空间聚类分析及应用

空间聚类分析及应用空间聚类分析是一种分析空间数据的方法，其主要目的是将具有相似属性的空间对象聚集到一起。

在空间聚类分析中，通常使用距离度量来衡量空间对象之间的相似性，并基于相似性构建聚类模型。

聚类模型可以将空间数据划分为不同的群集，每个群集内的空间对象具有相似的特征。

空间聚类分析在许多领域中都有广泛的应用。

以下是几个常见的应用领域：1. 城市规划：空间聚类分析可以用于确定城市中心或商业区的位置。

通过分析空间数据，能够找到具有相似特征的区域，从而帮助决策者做出最佳的规划决策。

2. 环境研究：研究人员可以使用空间聚类分析来识别环境热点区域。

例如，在研究环境污染时，可以通过聚类分析找到受污染程度相似的区域，以便采取相应的对策。

3. 交通规划：空间聚类分析可以用于交通规划，例如确定最佳的公共交通线路或站点。

通过聚类分析，可以识别出相对集中的人口区域，从而优化交通设施的布局。

4. 电子商务：在电子商务中，空间聚类分析可以帮助企业确定最佳的销售区域。

通过分析潜在客户的空间分布，可以找到潜在市场的热点区域，以便开展精确的市场推广活动。

在实际的空间聚类分析中，通常使用不同的聚类算法来实现。

以下是几个常用的算法：1. K-means算法：K-means算法是一种常见的聚类算法，也适用于空间聚类分析。

该算法通过迭代计算空间对象与聚类中心之间的距离，并将对象划分到最近的中心点所代表的聚类中。

2. DBSCAN算法：DBSCAN算法是一种密度聚类算法，它能够自动发现具有不同密度的簇。

该算法通过定义邻域半径和最小对象数来确定核心对象，并将其他对象划分到核心对象的簇中。

3. 层次聚类算法：层次聚类算法通过逐步合并或分割聚类来构建聚类层次结构。

该算法可以根据不同的相似性度量和连接方式来实现，例如单链接、完全链接和平均链接。

总之，空间聚类分析是一种有力的数据挖掘工具，可以帮助我们理解和利用空间数据。

通过深入研究和应用空间聚类分析，我们能够更好地理解和管理空间相关的问题，并为决策提供科学依据。

一种基于属性相似度的孤立点挖掘方法

ｎｓｆｔｅｎｅａｇｒｔｍａｅｂｅｔｅｔｄｂｈｘｅｍｅｔｅｓｏｈｗｌｏｈｈｖｅｎａｔｓｅｙｔｅｅｐｒｉｉｎ．
Ｋｅｗｏｄｙｒｓ
ＯｔｅＤａａｍｉｉｇＡＲｂ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｉｌｒｙｕｌｒｉｔｎｎｉｆｕｅｓｍｉｉａｔ
ＡｂｔａｔｓｒｃＯｔｅｎｎｓｏｅｏｅｒｓａｃｏｕｅｎｄｔｎｎ．ａｅｎｔｅａａｙｉｏｘｓｉｇｏｔｅｎｎｃｎｌｇａｄｉｕｌｒｍｉｉｇｉｎｆｈｅｅｒｈｆｃｓｓｉａａｍｉｉｇＢｓｄｏｎｌｓｓｆｅｉｎｕｌｒｍｉｉｇｔｈｏｏｙ，ｎｎｉｔｈｔｉｅ
也往往不符合任何一种理想状态的数学分布。即使在低维（一维或二维）的数据分布已知，高维情况下，计数据点的分时在估
布也是极其困难的。（）基于距离的孤立点挖掘算法２它可描述为在数据对象
气预测、财务分析、市场营销及客户分段等领域中有着大量的
ｉｇｂｓｄｏｔｂｔｓｉｒｙ（ＤＳＡ．ｔｌｓｒｗｔｅｓｙｂｓｄｃｓｒｇａｏｔｍｆｓｙａｄｔｅａｅｒｅｅｅｔｎｎａｅｎａｔｕｉｌｉＡＢＣＮ）Ｉｃｔｓｉｄｎｉ —ａｅｌｔｎｌｒｈｒｌ，ｎｈｎｍｋｓｆｔｒｄｔｃｏｉｒｅｍａｔｕｅｈｔｕｅｉｇｉｉｔｕｈｉ
彭玲徐汀荣
（苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州２５０）１０６

聚类分析的基本概念与方法

聚类分析的基本概念与方法聚类分析（Cluster Analysis）是一种将数据分组或分类的统计学方法，通过将相似的对象归为同一组，使得组内的对象之间更加相似，而不同组之间的对象则差异较大。

它是数据挖掘和机器学习领域中常用的技术之一，被广泛应用于市场分析、生物信息学、图像处理等领域。

一、聚类分析的基本概念聚类分析基于相似性的概念，即认为具有相似特征的对象更有可能属于同一类别。

在聚类分析中，每个对象都被视为一个数据点，而聚类则是将这些数据点分组。

基本概念包括以下几点：1. 数据点：数据集中的每个样本或对象都被看作是一个数据点，它具有多个特征或属性。

2. 相似性度量：聚类分析的关键是如何计算数据点之间的相似性或距离。

常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。

3. 簇/类别：将相似的数据点归为一组，这个组被称为簇或类别。

簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。

4. 聚类算法：聚类分析依赖于具体的算法来实现数据点的分组。

常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。

二、聚类分析的方法1. K均值聚类（K-means Clustering）：K均值聚类是一种迭代的聚类方法，它将数据点分成K个簇，每个簇代表一个样本集。

算法的基本思想是通过最小化簇内数据点与簇中心之间的平方误差来确定最优的簇中心位置。

2. 层次聚类（Hierarchical Clustering）：层次聚类是一种基于树状结构的聚类算法，它根据数据点之间的相似性逐步合并或分割簇。

层次聚类分为凝聚型和分裂型两种方法，其中凝聚型方法从单个数据点开始，逐步合并最相似的簇；分裂型方法从所有数据点开始，逐步分割最不相似的簇。

3. 密度聚类（Density-Based Clustering）：密度聚类基于密度可达的概念，将具有足够高密度的数据点归为一簇。

核心思想是在数据空间中通过密度连通性来确定簇的边界，相对于K均值聚类和层次聚类，密度聚类能够有效处理不规则形状和噪声数据。

数据挖掘中的聚类分析方法

数据挖掘中的聚类分析方法数据挖掘是一项数据分析过程，通过使用复杂算法和技术来发现隐藏在数据中的模式和关系。

聚类分析方法是数据挖掘中应用广泛的一种方法，它可以将一组数据分为不同组，每组中的对象具有相似的属性，并且不同组之间的对象有明显的差异。

本文将介绍聚类分析的一些基本概念、聚类算法和聚类分析的应用领域。

一、聚类分析的一些基本概念聚类分析是将一组对象按照它们之间的相似度分成多个组的过程。

相似度可以用多种方式进行衡量，比如欧几里得距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。

在聚类分析中，一个重要的概念是簇，它是指一组具有相似属性的对象。

聚类分析的目标是将数据集合分为多个簇，并使得不同簇之间的相似度越小越好，而同一簇内的相似度越大越好。

二、聚类算法聚类算法可以分为层次聚类算法和非层次聚类算法两种。

层次聚类算法将数据集中的对象分为一系列越来越小的簇，并形成一个树形结构，即所谓的聚类树。

非层次聚类算法则直接把数据分成簇，并不会形成树形结构，它们的算法主要有K均值聚类、DBSCAN聚类、层次聚类、EM聚类等。

K均值聚类K均值聚类是一种基于距离的聚类算法。

该算法的基本思想是，将数据集中的对象分为k个簇，每个簇都有一个中心点，称为簇的质心。

首先随机选取k个质心，然后计算每个对象离这k个质心的距离，将其划分到距离最近的质心所在的簇。

接着重新计算每个簇的质心，再次对每个对象进行重新的簇分配，直到簇不再发生变化或达到一定的迭代次数。

DBSCAN聚类DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类算法。

该算法的基本思想是，在不同密度的区域中划分不同的簇。

算法需要指定两个参数：邻域半径Eps和最小点数MinPts。

如果一个点的邻域内点的个数大于等于MinPts，则该点为核心点。

如果一个点的邻域内存在核心点，则该点为边界点。

如果一个点既不是核心点也不是边界点，则为噪声点。

聚簇的算法步骤是：随机选择一个点，将该点的邻域内的点加入到该簇中，并继续扫描邻域内其他点，将与该点密度可达的点加入到该簇中。

相似论的原理和应用

相似论的原理和应用一. 相似论的原理相似论是一种基于相似性原理的分析方法，通过寻找和比较不同对象之间的相似性，来探究它们之间的关联和规律。

相似论的原理可以归纳为以下几点：1.相似性度量：相似论的核心是测量和评估不同对象之间的相似性。

相似性度量可以采用多种方法，例如计算两个对象之间的相关性、计算它们之间的距离或相似性指数等。

不同的问题和数据类型会选择适合的相似性度量方法。

2.相似性比较：相似论通过将不同对象进行相似性比较，找出它们之间的共同特征和差异，从而得出它们之间的关系和潜在规律。

相似性比较可以基于不同的属性和特征进行，例如基于数值属性的相似性比较、基于文本内容的相似性比较等。

3.相似性度量的权重：在相似论中，不同的属性和特征往往具有不同的重要性和权重。

因此，在进行相似性度量时，需要考虑和设置不同属性的权重。

一般来说，可以根据分析的目标和具体领域知识来确定权重。

4.相似性阈值：相似论中需要设定一个相似性阈值，用来判断两个对象是否相似。

如果两个对象的相似性超过了设定的阈值，则认为它们是相似的；否则，则认为它们不相似。

二. 相似论的应用相似论作为一种分析方法，可以在许多领域中得到应用。

以下是一些相似论的应用案例：1.推荐系统：相似论在推荐系统中扮演着重要角色。

通过将用户与其他具有相似兴趣和偏好的用户进行比较，可以为用户推荐相关的产品、文章、音乐等。

相似论可以帮助推荐系统更好地理解和满足用户的需求。

2.数据聚类：相似论可以应用于数据聚类问题中。

通过将不同的数据点进行相似性比较，可以将它们分组为具有相似特征的簇。

数据聚类可以用于市场细分、社交网络分析、图像分析等领域。

3.搜索引擎：相似论在搜索引擎中有着广泛的应用。

通过将用户的查询与数据库中的文档进行相似性比较，可以为用户提供与其查询相关的最佳匹配。

相似论可以使搜索引擎更加智能和精准。

4.舆情分析：相似论可以用于舆情分析中，通过比较不同社交媒体上的帖子、评论等，可以了解用户的情感倾向和意见分布。

聚类分析原理及步骤

聚类分析原理及步骤
一，聚类分析概述
聚类分析是一种常用的数据挖掘方法，它将具有相似特征的样本归为
一类，根据彼此间的相似性(相似度)将样本准确地分组为多个类簇，其中
每个类簇都具有一定的相似性。

聚类分析是半监督学习(semi-supervised learning)的一种，半监督学习的核心思想是使用未标记的数据，即在训
练样本中搜集的数据，以及有限的标记数据，来学习模型。

聚类分析是实际应用中最为常用的数据挖掘算法之一，因为它可以根
据历史或当前的数据状况，帮助组织做出决策，如商业分析，市场分析，
决策支持，客户分类，医学诊断，质量控制等等，都可以使用它。

二，聚类分析原理
聚类分析的本质是用其中一种相似性度量方法将客户的属性连接起来，从而将客户分组，划分出几个客户类型，这样就可以进行客户分类、客户
细分、客户关系管理等，更好地实现客户管理。

聚类分析的原理是建立在相似性和距离等度量概念之上：通过对比一
组数据中不同对象之间的距离或相似性，从而将它们分成不同的类簇，类
簇之间的距离越近，则它们之间的相似性越大；类簇之间的距离越远，则
它们之间的相似性越小。

聚类分析的原理分为两类，一类是基于距离的聚类。

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则成为曼哈坦距离，此外，还有明考斯距离，其定义如下：
ｄｉ）Ｉｊ“ ｉｖＩｖ一ＹＶ一ｉｑ（ｊ二（ｉｌ＋｝ｚ，，，！＋…
＋｝。ＶＶ一｝４／；．）ｎ４。］Ｉ
这里的ｑ是一个正整数。当ｑ时，＝１它表示曼哈坦距离，＝２表示欧几里得当ｑ时，
外界进行信息交流。可是，数据大量的涌入，增加了我们获取有用信息的难度。如何从大量的数据中获得有价值的信息，采用传统的数据库技术已显得无能为力。数据的迅速增加与数据的分析处理方法滞后的矛盾越来越
大，人们希望能够在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或企业管理，数据挖掘正是在这一背景下诞生的。实践证明，数据挖掘已在多个领域里取得了成效。
Ｖ，１ＶｎｄＡ＋Ａ＋…＋从）Ｍｚ…，．．，二（ｔｒ，）称Ｉｚ／
其中，Ｅ，］夕［．］ａ月０６１；Ｅ３１，，取ａ［．０，值可视实际情况而定，Ａ；，ＡＩＩ；Ｉ；Ｉ，Ａ｝Ｉ，分别为集合Ａ；；，；Ａ，元素的个数。，Ａ则ＳＳ同属一类，；；，否则自成一类。ＳＳ；，；
网络方法和数据库方法。
间的距离ｄ，来度量。ｉ）（ｊ距离越大，相似度越
小；反之，相似度越大。
收稿日期：０２０一１２０一５１作者简介：李广原，硕士，男，讲师，研究方向：信息检索、数据库技术；李文敬，讲师。男，
《电脑与信息技术》０２２０年第４期
探讨。
关键词：数据挖据；聚类分析；相似度；属性ＡｓａｔＣｕｔｒａｓｉａｐｌｍｔｏｉＤｔＭｉｎ＇ＴｃｎｌｙＴｂｔｃ：ｌｓａｌｉｓｏｕａｅｈｄａａｎｇｓｈｏｇ，ｏｒｅｎｙｓｐｒｎｉｅｏｓｍｄｔａｔｂｔ，ｆｒｓｒｇｔｅａｅｕｌｅｅｇｓｍｓｏｅａｒｕｅａｅｃｔｉ，ｈｒｒｕａｙｒｅｅａｅａｔｉｓｔｌｅｎｕｅｓｌｍｏｏ一ｃｌｄｌｏｔｅｓｂｅＨｗｖｒｓｍｏｔｅｓｎｔｌｅＭａｂｔｅａｅｏｇａｕｌｒｐｏｌｉｒｍ．ｅｅ，ｅｌｒａｅｉａ．ｙｅｙｂｌｔｏｏｕｉｒｏｓｔｏｈｒｅｎｏｄｆｉｃｓ．ｅｐｒｃｓｗｔｔｉｐｏｌｂｐｅｅｔｇｎｗｙｓｒｅｉｔｌｓＴｐｅｄｕｅｈｓｂｅｙｓｎｉａｌｃｔｎｅａｈａｉｓｉｈｒｍｒｎｅｌｅｕａａｓｍｅｈｄｓｄｔｅｉｒｙｔｅｒｕｅ．ｎｌｉｔｏｂｅｏｈｓｌｉｏｈａｔｂｔｙｓａｎｉａｔｆｔｉｓｍＫｙｒｓｔｍｉｉｇｃｓｅａａｓ；ｉｒｙａｔｂｔｅｗｄ；ａａｎｎ；ｔｒｌｉｓｌｉ；ｉｕｅｏｄｌｕｎｙｓｉａｔｔｍｒ计算机技术的迅猛发展以及网络的普及，使人们有了更多的机会和便捷的方法与所谓聚类就是把给定一对象集合分组，成为由类似对象组成的多个类的过程。方法是根据对象间的相似程度而归于一个类别，两对象是否归于同一类，要看它们的相似度如何。当它们之间的相似度大于某一值时，则归于同一类，否则，两对象分属不同的类。在聚类分析方法中，又可分为基于划分的方法、基于层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。对于一类数值属性的挖掘方法，目前较常用的是基于几何距
Ｖ）ｊＶ７ｊ．｝ｊ，ｉ，ｊＶ２．Ｖｍ其中Ｖ为属性．Ｓ＝（，，．）ｉａ的值。我们把ＳＩ， ‘ ｉｓ看成是ｍ维空间的一
个点，则它们之间相似度的大小可用它们之
称ＫＤ是从大量数据中提取可信的、Ｄ，新颖
的、有效的并能被人理解的模式的处理过程，这种处理是非常繁琐的过程。数据挖掘的方法大致可分为机器学习方法、统计方法、神经
可以是单个对象，也可以是多个对象组成的类，或者其中一个表示单个对象，而另一个表
示一类。（下转第 “ 页）
为属性的平均权重。ａ是Ｓ的第ｋ；、＊个属性，
・６・
《电脑与信息技术》０２２０年第４期
成算法设计后进行程序编码，编译后得可执行的目标码。在实际使用前还需对算
几里得距离，如果把相似度的计算方法写成
下式
如果对任一ａ，ｉ０ｉｚｒＶｌｔ，Ｓａ＋，＋…＋Ａ）Ｍ｝，，．／
ｄｉ），１ＶｚＶ１ｉ＋Ｉｉ＋…＋（，＝Ｉｊ一ＶＩｉｚ】一ＶＩ、ｉＶ二ｎ一Ｖ｝
对象集，Ａ＝（，ａ，ａ）ａ，ｚ一，．为属性集，Ｖ＝（１ｚ．Ｉ．为属性值集，Ｖ，，．）Ｖ．Ｖ其中Ｖ为ａ的 ‘ ‘
也有Ｓ＝ＡＵ；；｝；；ＡＡ，意义同上，Ａ对任意
的两个对象Ｓ，；Ｓ设；ＥＳＡ门；；；；Ａ＝Ａ（）３
５结束语
在算法设计和程序编码完成后，建立好应用系统的测试环境。将加／解密程序嵌入应
用系统进行测试，经全面测试后再投入到应用系统的生产环境中。加／解密程序投入生产环境已经一年多，从运行情况来看，其速度满足了系统正常运行时的要求，算法其它方面的性能满足要求，应用系统运行正常。参考文献：
距离。
２基于属性相似性的聚类分析方法
对于一类数据属性的挖掘，经过聚类之后常出现一些所谓的孤立点。孤立点是这样的一些数据，对于一个给定的聚类方法，经过聚类之后，它们不属于任何一类。其实，有的孤立点并不孤立。下面我们给出一个新的聚
（ａ取值为０４可视不同情况定）则ａ为．，，；＊ “ 重要” 属性，否则为“ 次要” 属性。其中，＊凡是属性ａ的权重。；，此外，对于一个已给定的类，为了简化计算，我们选取该类的“ 中心点” 来代表该类。 “ 中心点” 的选取，可选择在空间分布上属最 “ 核心” 的点，也可取该类所有对象的各属性的平均值作为该中心点的属性。当然后一种情况的这个点是一个“ 虚点”但这不影响我，们的做法。据以上定义及假设对ＶＥＳｉ，，Ｓ；（＝１２－，）‘ －ｎＳ可表示为－Ｓ＿，ａ为重要属性｝Ｉ；１；｛ａ，．Ｕ仪ａＩ｝ｉａ为次要属性：ｏ，。，；分别为属性ａａ的权重）｝；；
在开始设计算法时，应对算法的理论基础进行透彻分析，看是否能达到自己的设计目的。考虑到算法的实现特性，在完成程序编码后，还需再次对算法的程序编码进行评价。（）２算法速度测试
编一程序循环调用加／解密算法，取平均值可得每次算法调用的执行时间。这样可评价加／解密操作的运算量。
我们记
Ａ二｛ａ为重要属性｝Ｉ、Ａｎｒ，ａ（）１Ａ＿成闷为次要属性｝；｛不（）２即Ｓ＝ＡＵ对某一对象ＳＥ，；；；Ａ；Ｓ我们
类分析方法。对于给定的属性集，各属性在某个对象Ｓ中的重要性一般来说是不相同的，、我们用一个阂值来代表属性在对象中的重要程度，我们称为属性的权重。我们的方法是基于这样一个假设：对于两个对象，如果它们之间具有越多的相同属性且相同属性的权重较大，则它们越相似。我们给出以下定义：定义１设＝（ｌ，．ｎＳＳ１２．Ｉｒ为给定的５１．Ｓ）
法和程序进行分析、测试与优化。
的自相关性值，看输出统计值是否满足相关技术分析指标。（）５算法优化通过对算法的分析、速度测试和对加／解密输出值的统计分析，找出算法需改进的环节并进行优化。重复以上过程，直到算法和程
序都满足要求。
（）１算法理论分析
一个基于属性相似性的聚类分析方法
李广原，李文敬
（广西师范学院信息技术系，南宁５００）３０１
摘要：聚类分析是数据挖掘技术中的一类常见的方法。对于一类数值属性的挖据，聚类之后，常出现所谓的孤立点。然而，有的孤立．点其实并不孤立，它可能仍属于某个已确定的类，文章提出了一个基于属性之间相似关系的聚类分析万法，并对此进行了
・５・
ｄｉｊ “Ｎ（ｒｉ’ Ｖ一ｚ＋…＋（，Ｖ）ｉｚ（，）Ｖ１＋（ｒＶ）；）一ＶｚＶ一ｉＺ。ｎ
这里的ＶＶｋ＝１２＂，分别为对，ｉｋ，，＂，（＂ｍ）象ＳＳ的第Ｋ个属性的属性值，，上式为欧
（）解密输出结果比对３加／检查加／解密输出值是否在预测区域，并检查程序运算的正确性。（）４相关性分析取一组加／解密输出值，算出这些值之间
（止接第６页）
ｅｄｆｎｉｅｄｏｎｄ
［］Ｃ／ＰＬＭＥＴＯ．ＩＹＣＲ．６１ＴＰＩＩＥＮＩＮＵＳＳＰ１９．ＭＰＮＯ９［］ＳＳＥＡＴＩＵＥＯＲＭ．ＵＩＹ２ＹＴＭＴＲＢＴＰＧＡＲＮＳＳ
Ｃ．ＯＲＰ１９．６９
下面我们给出基于属性相似性的聚类方
法的基本策略。如果某一对象的重要属性与某类中心点的重要属性相同的比例大于某个值且重要属性个数占到全部属性的某一定值
时，我们把它们划归为同一类，否则它们属不同的类。基于属性相似性的聚类算法如下：
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