《表1 验证数据集描述：一种改进的K-Prototypes聚类算法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《一种改进的K-Prototypes聚类算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为验证本文提出的算法的有效性，本文使用了人工合成数据集和UCI机器学习库中的数据集进行验证，如表1所示，本文分别选取了数值属性数据集、分类属性数据集和混合属性数据集。并根据数据集类型，将DACKP算法分别和K-Means算法、DPC算法[16]、Fuzzy K-Means(FCM）算法、K-Modes算法、K-Prototypes(KP）算法、DPCM算法、Fuzzy K-Prototypes(FKP）算法进行比较。实验环境为Intel?Core?i7-4790K [email protected] GHz，16 GB内存，操作系统为Microsoft Windows 10。