技术特征：
技术总结
本发明实施例公开了一种基于密度峰值的混合属性数据聚类方法，包括获取待聚类混合属性数据集，并计算出待聚类混合属性数据集中每两个数据点之间的距离以及截断距离；根据每两个数据点之间的距离及截断距离，得到每一个数据点的局部密度，并计算出相对距离；定义由每一个数据点的局部密度及其相对距离形成的γ参数曲线，得到γ参数值；根据每一个数据点的序号、γ参数值及相对距离，构建拐点索引矩阵，并采用预设的双拐点算法得到聚类中心点；根据聚类中心点，实现待聚类混合属性数据集聚类结果的表示和输出。本发明实施例，比传统的k‑prototypes算法聚类效果好、算法效率高且能够自动发现聚类数目，对离群点的影响不敏感。
技术研发人员：刘世华;叶展翔;周炳忠;张浩
受保护的技术使用者：温州职业技术学院
技术研发日：2017.04.28
技术公布日：2017.08.29