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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2015-02-15

Journal:小型微型计算机系统

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:36

Issue:2

Page Number:211-214

ISSN No.:1000-1220

Key Words:数据挖掘;子空间聚类;FP树;相关性

Abstract:与在所有特征空间寻找聚类不同,子空间聚类的目标是找到嵌在不同子空间的簇,是实现高维数据聚类的有效途径.传统聚类算法主要采用基于距离测量的方法进行聚类,难以处理高维数据.提出一种能够处理高维数据的子空间聚类算法(At-tribute relevancy-based subspace clustering algorithm,ARSUB),将属性转化为频繁模式中的项集,将聚类问题转化为频繁模式挖掘问题,然后基于项目对间强相关的关系建立关系矩阵,以衡量任意两个项集之间的相关度,进而得到强相关的候选子空间.最后利用候选子空间进行聚类得到存在于不同子空间中的簇.在合成数据集与真实数据集的实验结果表明,这种方法具有较高的准确度和效率.