第46　卷第7期自动化学报Vol.　46,　No.　7　2020　年7月ACTA　AUTOMATICA　SINICA　July,　2020　基于残差分析的混合属性数据聚类算法　邱保志　1　张瑞霖　1　李向丽　1　摘要针对混合属性数据聚类结果精度不高、聚类结果对参数敏感等问题,　提出了基于残差分析的混合属性数据聚类算法　(Clustering　algorithm　for　mixed　data　based　on　residual　analysis)　RA-Clust.　算法以改进的熵权重混合属性相似性度量对　象间的相似性,　以提出的基于　KNN　和Parzen　窗的局部密度计算方法计算每个对象的密度,　通过线性回归和残差分析进行聚　类中心预选取,　然后以提出的聚类中心目标优化模型确定真正的聚类中心,　最后将其他数据对象按照距离高密度对象的最小　距离划分到相应的簇中,　形成最终聚类.　在合成数据集和　UCI　数据集上的实验结果验证了算法的有效性.　与同类算法相比,　RA-Clust　具有较高的聚类精度.　关键词　聚类,　残差分析,　线性回归,　混合属性数据集,　聚类中心　引用格式　邱保志,　张瑞霖,　李向丽.　基于残差分析的混合属性数据聚类算法.　自动化学报,　2020,　46(7):　1420−1432　DOI　10.16383/j.aas.2018.c180030　Clustering　Algorithm　for　Mixed　Data　Based　on　Residual　Analysis　QIU　Bao-Zhi1　ZHANG　Rui-Lin1　LI　Xiang-Li1　Abstract　For　the　existing　mixed　data　clustering　algorithm,　there　are　some　problems　such　as　low　clustering　accuracy　and　parameters　sensitive,　a　clustering　algorithm　for　mixed　data　based　on　residual　analysis　(RA-Clust)　is　proposed.　We　use　entropy　weight　to　measure　the　similarity　between　objects　with　mixed