ABSTRACT Blandade kategoriska och numeriska data är en utmaning i många tillämpningar. Detta allmänna område med data av blandad typ hör till gränsområdena, där beräkningsintelligensmetoder ofta är spröda jämfört med levande varelsers förmåga. I detta dokument, oövervakade funktionsinlärning (UFL) tillämpas på blandade data för att uppnå en gles representation, vilket gör det lättare för kluster algoritmer att separera data. Till skillnad från andra UFL-metoder som fungerar med homogena data, såsom bild- och videodata, fungerar UFL med blandade data med hjälp av fuzzy adaptiv resonansteori (ART). UFL med fuzzy ART (UFLA) får ett bättre klusterresultat genom att ta bort skillnaderna i behandling av kategoriska och numeriska funktioner. Fördelarna med att göra detta visas med flera realworld dataset med grundsanning, inklusive hjärtsjukdomar, lärarassistent utvärdering, och kredit godkännande. Tillvägagångssättet demonstreras också på bullriga uppgifter från oljeindustrin av blandad typ. UFLA jämförs med flera alternativa metoder. Såvitt vi vet är detta första gången UFL har utökats för att åstadkomma fusion av blandade datatyper. INDEX TERMS Klusterande, oövervakad funktionsinlärning, data av blandad typ, fuzzy ART.
I REF tillämpas oövervakad funktionsinlärning (UFL) på data av blandad typ för att uppnå en gles representation, vilket gör det lättare för klusteralgoritmer att separera data.
Clustering Data of Mixed Categorical and Numerical Type With Unsupervised Feature Learning
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}