Kluster är en viktig funktion inom datautvinning. I den typiska tillämpningen ingår analys av konsumentmaterial. Adaptiv resonansteori (ART) är mycket populär i det oövervakade neurala nätverket. Typ I adaptiv resonansteori nätverk (ART1) behandlar binära numeriska data, medan typ II adaptiv resonansteori nätverk (ART2) behandlar de allmänna numeriska data. Flera informationssystem samlar in attityder av blandningstyp, som inkluderade numeriska attribut och kategoriska attribut. ART1 och ART2 behandlar dock inte blandade data. Om de kategoriska dataattributen överförs till det binära dataformatet återspeglar de binära uppgifterna inte motsvarande grad. Det påverkar klungans kvalitet. Därför föreslår detta dokument en modifierad adaptiv resonansteori nätverk (M-ART) och koncepthierarkin träd för att lösa liknande grader av blandade data. Detta papper använder artificiella simuleringsmaterial och samlar in en bit av faktiska data om familjens inkomster för att göra experiment. Resultaten visar att M-ART-algoritmen kan bearbeta blandade data och har stor effekt på klusterbildning.
Chung-Chian Hsu REF föreslog M-ART och det konceptuella hierarkiträdet för att lösa liknande grad av blandade data.
Incremental clustering of mixed data based on distance hierarchy
{'venue': 'International Conference on Computational Science (4)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}