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论文类型：期刊论文

发表时间：2009-10-15

发表刊物：计算机应用研究

收录刊物：PKU、ISTIC、CSCD

卷号：26

期号：10

页面范围：3645-3648

ISSN号：1001-3695

关键字：数据挖掘;聚类分析;D-S证据理论;可信子空间

摘要：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.