24、符号数据聚类的实验框架

符号数据聚类的实验框架

1. 引言

符号数据聚类是数据分析领域中的一个重要课题，尤其是在处理复杂数据集时。符号数据是指那些通过多值变量描述的数据，例如区间、集合或概率分布。为了评估符号数据聚类方法的效果，需要设计一个严谨的实验框架。本文将详细介绍符号数据聚类的实验设计，包括使用的数据集、评价标准以及实验结果。

2. 数据集

为了评估符号数据聚类方法的性能，我们选择了四个具有代表性的数据集。这些数据集涵盖了不同类型的数据，能够全面反映聚类方法的优劣。以下是每个数据集的详细描述：

2.1 微电脑数据集

微电脑数据集由12个个体组成，每个个体通过两个单一值变量（显示和MP）和三个区间变量（RAM、ROM和Keys）进行描述。表1展示了微电脑数据集的具体内容：

ID	显示	RAM	ROM	MP	Keys
0	彩色电视	48 K	10 K	6502	52
1	彩色电视	48 K	10 K	6502	57到