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基于k最相似聚类的子空间聚类算法

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2009-07-20

Journal:计算机工程

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:35

Issue:14

Page Number:4-6

ISSN No.:1000-3428

Key Words:聚类算法;子空间聚类;高维数据

Abstract:子空间聚类是聚类研究领域的一个重要分支和研究热点,用于解决高维聚类分析面临的数据稀疏问题.提出一种基于k最相似聚类的子空间聚类算法.该算法使用一种聚类间相似度度量方法保留k最相似聚类,在不同子空间上采用不同局部密度阈值,通过k最相似聚类确定子空间搜索方向.将处理的数据类型扩展到连续型和分类型,可以有效处理高维数据聚类问题.实验结果证明,与CLIQUE和SUBCLU相比,该算法具有更好的聚类效果.

Pre One:高维分类属性的子空间聚类算法

Next One:A Density-based clustering algorithm suitable to various density dataset