資源簡(jiǎn)介
數(shù)據(jù)聚類中，采用CA算法將數(shù)量型屬性劃分為若干個(gè)優(yōu)化的區(qū)間，競(jìng)爭(zhēng)聚集算法綜合了分層聚類和劃分聚類的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)于給定的不同初始個(gè)數(shù)，CA算法能隨著迭代過(guò)程的進(jìn)展不斷改變類的數(shù)目，一些競(jìng)爭(zhēng)力差的類即類的基數(shù)小于給定闕值的類將在迭代過(guò)程中不斷消失，并最終得到能夠有效體現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)際分布情況的優(yōu)化聚類個(gè)數(shù)，從而將數(shù)量型屬性離散化成若干個(gè)優(yōu)化的區(qū)間。
代碼片段和文件信息
function?caa（filename）
%CAA?競(jìng)爭(zhēng)聚集算法
%語(yǔ)法：
%
%[UV]?=?caaa（antfilename）
%其中，輸入e是任意小的數(shù)，n和t是固定的常數(shù)，filename是要進(jìn)行聚類的數(shù)據(jù)文件名
%輸出U是模糊c劃分矩陣，V為聚類中心，
%
%代碼行
%從文件中讀取要聚類的數(shù)據(jù)
Data?=?csvread（filename）;
ck?=?clock;
[r?c]?=?size（Data）;
par?=?[7?3.5?18;5?5?20;3.4?5?20;4?1?20;3?4?18;4?7?18;4?5.5?18;6.2?7?22;5?5?18;4?5?26];
[property_n?data_n]?=?size（par）;
fid?=?fopen（‘caa_result.txt‘‘a(chǎn)+‘）;
fprintf（fid‘*************************************************************************\n‘）;?
fprintf（fid‘%d-%d-%d?%d:%d:%d‘ck（1）ck（2）ck（3）ck（4）ck（5）ceil（ck（6）））;
fprintf（fid‘開始運(yùn)行\(zhòng)n‘）;
fprintf（fid‘對(duì)給定的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，其各屬性聚類結(jié)果如下：\n‘）;
for?i?=?1?:?property_n
????[UV]?=?ca_clut（par（i1）par（i2）par（i3）Data（:i））;
????%str?=?strcat（strcat（‘property‘num2str（i））‘.txt‘）;
????%csvwrite（strU）;
????屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄??????????0??2009-04-04?21:57??CA算法
?????文件?????118751??2009-03-26?14:15??CA算法\wdbc.txt
?????文件???????3733??2009-04-01?20:10??CA算法\ca_clut.m
?????文件???????1513??2009-04-01?20:23??CA算法\caa.m
?????文件?????157184??2009-04-04?22:08??CA算法\ca.doc
-----------?---------??----------?-----??----
???????????????281181????????????????????5
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