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http://www.cnblogs.com/Azhu/p/4137131.html
这篇论文建议先看了上面这一遍，两篇作者是一样的，方法也一样，这一片论文与上面的不同点在于，使用的数据集是目录数据，即数据不能数字化，例如：
An example of categorical attribute is Sex={fmale,female} or shape= {circle,rectangle. . .}.
论文方法一样，只是处理目录数据不同，获得聚类结果的选择方法如下：
Type I 意思是直接将该目录数据当作聚类的结果。
Creating a Cluster Ensemble：
?Type I (Direct ensemble)
?Type II (Full-space ensemble)
? k-modes
?
?Type III (Subspace ensemble) （and k-modes）
其他方面，跟上面那篇论文是一样的，只有这里这一点不同，所以记录下。
[论文]A Link-Based Cluster Ensemble Approach for Categorical Data Clustering
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原文地址：http://www.cnblogs.com/Azhu/p/4137140.html
