摘要： 尽管综合了K—means和K—modes的K—prototypes算法已能有效地处理符号数据，但用聚类中的符号模(modes)来表示聚类中的数据均位将引起大量的信息丢失。为此，本文提出了一种适合于混合类型数据的结构化模糊K—Prototypes算法(SFKP)，在不增加时空开销的情况下提高聚类能力。实际数据集上的实验结果显示，SFKP算法能够进行更加有效的聚类。

关键词: 结构化 聚类算法 符号数据 信息丢失 混合类型 数据集