基于屬性一關系綜合相似度的聚類算法

0 引言

聚類是數據挖掘中一項非常重要的任務，其研究工作分為屬性空間聚類和結構聚類兩個分支。傳統的屬性空間聚類方法只關注對象的屬性信息，通常用二維表記錄各個對象的全部屬性取值，調用適當的算法將屬性的幾何距離近的對象聚成一類。結構聚類方法只關注對象的關系信息，通常用網絡圖記錄各個對象間的相互聯系，無法直接測量兩個對象的距離，而是通過尋找網絡中相互連接緊密的簇來生成聚類。