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一種基于最大信息系數(shù)預(yù)處理的k-modes法是一種常用的聚類算法，但其對(duì)于非數(shù)值型數(shù)據(jù)處理效果不盡如人意。因此，加強(qiáng)非數(shù)值型數(shù)據(jù)的處理，提高聚類的效果，成為提高k-modes算法進(jìn)行優(yōu)化，提高聚類效果。下面將對(duì)最大信息系k-modes算法進(jìn)行介紹，并結(jié)合案例進(jìn)行分析和最大信息系數(shù)（MaximumInformationCoefficient,MIC）是用來(lái)度量?jī)蓚€(gè)變量間關(guān)系強(qiáng)度的一種度量方法。MIC通過(guò)分析兩個(gè)變量的相關(guān)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析，MIC可以發(fā)現(xiàn)變量間的相關(guān)度和相關(guān)性的大小，從MIC的相關(guān)系數(shù)計(jì)算結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)MIC計(jì)算k-modes算法是一種對(duì)于非數(shù)值型類別數(shù)據(jù)處理較好的聚類算法。kkk-means三、基于最大信息系數(shù)預(yù)處理的k-modes聚類方法k-modesk-modes算法的基礎(chǔ)上，加入了MIC處理的思想。其具體步驟如下：MICses聚類方法增加了對(duì)非數(shù)值型類別信息的處理，通過(guò)相關(guān)度計(jì)算及相似度度量的方法，有效提高了聚類的準(zhǔn)確度。k-modes聚類方法的效果，我們選數(shù)據(jù)集包括了消費(fèi)信用卡用戶信息，其中涉及到性別、教育、婚姻、年齡、收入等非數(shù)值類別數(shù)據(jù)以及信用卡使用情況數(shù)據(jù)。我們選擇3，s算法和最大k-modesk-modes其中群組1包括了大部分的用戶，群組2包括了少部分年齡較大的用戶，群組3包括了少部分年齡較輕的用戶。較多的用戶分布在群組1中，不k-modes聚類方法，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處MIC方法計(jì)算出相關(guān)系數(shù)。通過(guò)k-modes的聚

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