审稿意见
总体评价
《基于K-prototypes的混合属性数据聚类改进》一文针对混合属性数据的聚类问题，提出了一种改进的K-prototypes算法，并通过实验验证了其有效性。文章思路清晰，逻辑严密，实验设计合理，结论具有参考价值。然而，文章在部分细节和表述上仍有改进空间。

具体意见
引言部分
引言部分简明扼要地介绍了聚类分析的重要性和现有聚类算法的局限性，为本文的研究动机提供了清晰的背景。建议增加一些具体的应用场景或案例，以进一步说明混合属性数据聚类在实际应用中的重要性。
文献综述
文献综述部分对K-means、K-modes以及K-prototypes等经典聚类算法进行了简要的回顾和评价，但缺乏对这些算法最新研究进展的综述。建议补充近年来这些算法在混合属性数据聚类方面的最新研究成果，以便更好地定位本文的创新点。
算法改进
本文对K-prototypes算法进行了有意义的改进，通过细分分类数据为二元数据和类型数据，并引入相异度系数和权重因子，提高了聚类效果。然而，对于权重因子的选择依据和敏感性分析部分略显不足。建议增加关于权重因子选择策略的讨论，以及不同权重因子下聚类效果的比较分析。
实验设计与结果分析
实验设计部分详细描述了数据集的选择、预处理过程以及聚类算法的实现步骤，具有较高的可重复性。然而，对实验结果的讨论和分析略显简单，建议增加对不同聚类结果的可视化展示，以及对聚类效果的定量评价指标（如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等）的计算和分析。
代码实现与软件环境
文章提到算法通过C#语言在ArcEngine2010版本上实现，但未提供具体的代码片段或实现细节。建议增加一段简短的伪代码或关键实现步骤的描述，以便读者更好地理解算法的实现过程。同时，明确软件环境的配置要求，确保实验的可复现性。
讨论与展望
讨论部分对当前工作的局限性进行了简要说明，但缺乏对未来研究方向的深入探讨。建议增加对算法应用场景的拓展分析，如在大规模数据集上的表现、与其他先进聚类算法的比较等。同时，提出可能的研究方向和待解决的问题，为后续研究提供指导。
语言表达与格式规范
文章整体语言表达清晰，但部分段落存在冗长或重复的问题，建议进行精简和合并。同时，注意格式规范的一致性，如标题层级、图表编号、参考文献格式等，确保符合《城市勘测》期刊的投稿要求。
总结
《基于K-prototypes的混合属性数据聚类改进》一文在混合属性数据聚类领域提出了一种有意义的改进算法，并通过实验验证了其有效性。然而，文章在文献综述、实验分析、代码实现等方面仍有提升空间。建议作者根据审稿意见进行相应修改和完善，以提高文章的整体质量和学术价值。期待看到修改后的高质量稿件。