算法的时间复杂度分析　Table　7　The　time　complexity　analysis　of　the　algorithms　算法　时间复杂度　K-means　O(Item　×　n　×　k)[37]　FCM　O(Item　×　n　×　k)[10]　DBSCAN　O(n2　)[11]　DPC　O(n2　)[12]　CLUB　O(n　log2　n)[13]　K-prototypes　O((s　+　1)　×　k　×　n)[17]　EKP　O(T　×　k　×　n)[15]　DC-MDACC　O(iter　×　m　×　n2　)[22]　DP-MD-FN　O((r2　m2　c　+　m2　r)　N2　)[18]　IKP-MD　O(k　(m　+　p　+　Nm　−　Np)　nl)[16]　FKP-MD　O(m2　n　+　m2　s3　+　k　(m　+　p　+　Nm　−　Np)　ns)[17]　RA-Clust　O(n　√　n)　从图　5　可以看出,　数据集维度的增长并没有造　成运行时间的快速增加.　由于本算法采用的分类属　性相似度度量方式涉及计算属性熵权,　计算部分较　为复杂,　因此对于分类属性数据,　随着数据集样本量　的增长,　运行时间会快速增加,　呈近指数趋势.　图4参数　k　与聚类准确度　Fig.　4　Clustering　accuracy　changes　with　parameter　k　图5算法的运行时间与样本量、　维度的关系　Fig.　5　E\ufb00ect　of　the　number　of　dimensions　and　samples　on　the　execution　time　7　期　邱保志等:　基于残差分析的混合属性数据聚类算法　1431　3　结论　本文提出了基于残差分析的混合属性数据聚类　算法　(RAClust).　算法改进了基于属性熵权重的混　合属性相似度,　提出了基于　Parzen　窗与　KNN　的局　部密度计算方法,　解决了全局密度度量失衡的问题.　通过线性回归与残差分析进行聚类中心预选取,　并　依据提出的聚类中心目标优化模型对预选取的聚类　中心进行优化,　解决了聚类中心获取偏差的问题.　算　法只有一个参数,　易于确定,　可以对数值属性数据　集、　分类属性数据集和混合属性数据集聚类,　并具有　较高的聚类精度.　References　1　Li　X　L,　Han　Q