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Indexed by:期刊论文
Date of Publication:2009-10-15
Journal:计算机应用研究
Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD
Volume:26
Issue:10
Page Number:3645-3648
ISSN No.:1001-3695
Key Words:数据挖掘;聚类分析;D-S证据理论;可信子空间
Abstract:在D-S证据理论的基础上,给出了可信子空间的定义及能够发现所有可信子空间的贪心算法CSL(creditable subspace labeling).该方法迭代地发现原始特征空间的信任子空间集Cs.用户根据应用领域的需求, 对Cs中的每个可信子空间调用传统聚类算法发现聚类结果.实验结果表明,CSL具有正确发现原始特征空间的真实子空间的能力,为传统聚类算法处理高维数据空间聚类问题提供了一种新的途径.