《表2 算法的时间复杂度统计》

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《基于平均差异度的改进k-prototypes聚类算法》

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本文算法主要由初始聚类中心的选取和聚类迭代两部分构成，其中选取初始聚类中心要计算数据对象之间的距离和寻找聚类中心，该过程的计算代价分别为O（n2）和O（kn），确定聚类中心后，算法需要进行迭代划分，其计算代价为O（tkn），因此，总的时间复杂度变为O（n2+kn+tkn），其中，t为迭代次数，kn．本文算法和其他算法的时间复杂度比较如表2所示．