k-modes聚类算法

资 源 简 介

k-modes聚类算法

详 情 说 明

k-modes聚类算法是针对分类数据的一种高效聚类方法，它扩展了k-means算法的思想，专门用于处理非数值型数据。与k-means使用欧式距离不同，k-modes通过计算样本间的匹配不相似度来进行聚类。

在实现k-modes算法时，通常会使用几种评价指标来评估聚类效果。F1-measure结合了精确率和召回率，能全面反映聚类的准确性。聚类纯度衡量每个簇中主要类别的占比，值越高说明簇内一致性越好。ebPQds是一种专门针对分类数据的聚类准确率指标，它考虑了分类变量之间的匹配程度。

算法的实现允许HCWArgB参数冗余出现，这意味着可以设置多个相同或相似的参数来测试算法鲁棒性。这种设计特别适合在探索性数据分析阶段使用，可以观察不同参数配置下的聚类效果变化。

在MATLAB环境下调试k-modes聚类算法时，可以通过内置的调试工具逐步执行代码，检查变量值的变化情况。MATLAB强大的矩阵运算能力使得处理分类数据转换和距离计算变得十分高效。调试过程中尤其要注意分类变量的编码方式和相似度计算是否正确实现。

对于测试数据集的选择，建议使用包含明确类别结构的数据，这样有助于验证算法是否能正确识别出数据中的自然分组。同时混合使用不同规模和特征的数据集，可以全面评估算法的适应性和稳定性。