基于免参数据挖掘的相异度度量研究

摘要

由于参数设置导致数据挖掘结果异常的例子很多,为了解决这一问题,出现了免参数据挖掘思想.对Kolmogorov复杂度理论进行了研究,将其和免参数据挖掘思想相结合,提出了一种基于压缩的相异度度量SCDM.由于压缩算法是空间和时间高效性算法,使得应用该算法的相异度度量也具有较好的性能.实验表明将这种相异度度量应用到层次聚类算法中,其聚类的准确率也较高.