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ralambondrainy(1995)提出了一种方法,使用k-means算法的分类数据集群。 ralambondrainy的做法是将其转换成二进制属性(用0和1代表缺席或目前类别)多个类别的属性和k-means算法的数字处理的二进制属性。如果是在数据挖掘中,这种方法需要处理大量的二进制属性,因为在数据挖掘的数据集往往有数百或数千类别的分类属性。这将不可避免地增加了k-means算法的计算和空间成本。其他的缺点是集群的方式,由0和1之间的真正价值,并不表明集群的特点。

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Ralambondrainy (1995 年) 提出的方法使用 k-意味着算法对群集分类数据。Ralambondrainy 的方法是将多个类别属性转换成二进制属性 (使用介于 0 和 1 来表示缺席或目前的任一类别),并将二进制属性视为数字中,k-意味着算法。如果在数据挖掘中使用它,则这种方法需要处理大量的二进制属性,因为数据集的数据挖掘往往有数百或数千个类别的分类属性。这将不可避免地会同时计算增加和空间成本的 k-意味着算法。其他的缺点是群集的手段,给予 0 和 1 之间的实际值并不表明群集的特点。

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ralambondrainy(1995)提出了一个方法,使用k-意味着算法,群集绝对数据。 ralambondrainy的方法转换成二进制属性多个类别属性(使用0和1来表示一个类缺席或出席)和治疗的二进制属性的数值在k-意味着算法。

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ralambondrainy (1995年)提出了一种方法对使用k -使绝对数据成群的手段算法。 Ralambondrainy的方法将转换多个类别属性成二进制属性(使用0和1代表类别缺席或当前)和对待双属性如数字在k -手段算法。 如果用于数据采集,这种方法需要处理很大数量的双属性,因为数据集在数据采集经常有绝对属性以数百或数以万计类别。 这将不可避免地增加k的计算和空间费用-手段算法。 另一个缺点是群手段给出由在0和1范围的真正的价值,不表明群的特征。
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aRalambondrainy (1995) presented an approach to using the k -means algorithm to cluster categorical data. Ralambondrainy’s approach is to convert multiple category attributes into binary attributes (using 0 and 1 to represent either a category absent or present) and to treat the binary attributes as numeric in the k -me ralambondrainy (1995年)提出了一种方法对使用k -使绝对数据成群的手段算法。 Ralambondrainy的方法将转换多个类别属性成二进制属性(使用0和1代表类别缺席或当前)和对待双属性如数字在k -手段算法。 如果用于数据采集,这种方法需要处理很大数量的双属性,因为数据集在数据采集经常有绝对属性以数百或数以万计类别。 这将不可避免地增加k的计算和空间费用-手段算法。 另一个缺点是群手段给出由在0和1范围的真正的价值,不表明群的特征。 [translate]