Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2009-10-15

Journal: 计算机应用研究

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU

Volume: 26

Issue: 10

Page Number: 3645-3648

ISSN: 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.