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基于排序思想的高维稀疏数据聚类

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摘要

针对CABOSFV 聚类算法对数据输入顺序的敏感性问题,提出融合排序思想的高属性维稀疏数据聚类算法,通过计算首次聚类中两两高属性维稀疏数据非零属性取值情况确定所需要计算差异度的集合组合,减小了算法复杂度.应用结果表明,该方法能提高CABOSFV聚类的质量.

著录项

来源
《计算机工程》 |2010年第22期|13-14|共2页
作者
祝琴; 高学东; 武森; 陈敏; 陈华;
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作者单位

北京科技大学经济管理学院;

北京100083;

南昌大学管理科学与工程系;

南昌;

330031;

北京科技大学经济管理学院;

北京;

100083;

北京科技大学经济管理学院;

北京;

100083;

北京科技大学经济管理学院;

北京;

100083;

南昌大学管理科学与工程系;

南昌;

330031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
高维稀疏数据; CABOSFV 聚类; 排序;

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