报告题目：基于直觉分布质心的混合数据聚类算法

报告人：米据生教授(河北师范大学)

报告时间：2025年6月16日(09:10-09:50)

报告地点：复杂系统研究所四层(409)

报告人简介：米据生，男，1966年3月生，博士，河北师范大学二级教授，博士生导师。1992年在华东师范大学数学系获硕士学位，2003年西安交通大学理学院信息与系统科学研究所研究生毕业，获理学博士学位。2006年3月在香港中文大学完成博士后研究工作。现任国际粗糙集学会常务委员，中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会副主任，中国系统工程学会模糊数学与模糊系统专委会常务委员。发表学术论文180余篇，其中100余篇被SCI收录，5篇论文为ESI高被引论文，1篇论文荣获2007年度首届“中国百篇最具影响的优秀国内学术论文奖"。合作出版专著2部。主持5项国家自然科学基金项目，1项教育部博士点基金。获得省级自然科学奖4项。多次入选爱斯维尔发布的中国高被引学者榜单和斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单。

报告摘要：本报告介绍一种具有改进的原型表示和属性权重的直觉K原型聚类算法。该算法为分类属性定义了直观的分布质心，结合数值属性的均值和直观的分布质心来表示聚类原型。此外，使用簇内复杂度和簇间相似性来调整属性权重，对复杂度和相似性较低的属性赋予更高的优先级。使用直觉分布质心计算隶属度和非隶属度。然后将这些距离参数化组合以获得合成距离。对该算法在UCI数据集上的聚类有效性进行了判断，结果表明，在大多数情况下，所提出的算法优于传统的聚类算法。

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