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一种高维空间数据的子空间聚类算法

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摘要

传统网格聚类方法由于没有考虑到相邻网格内的数据点对考查网格的影响,存在不能平滑聚类以及聚类边界判断不清的情况.为此提出了一种高维空间数据的子空间聚类算法,扩展了相邻聚类空间.实验结果显示,克服了传统聚类的不平滑现象,使聚类边界得以很好的处理.

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来源
《计算机应用》 |2005年第11期|2615-2617|共3页
作者
王生生; 刘大有; 曹斌; 刘杰;
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作者单位

吉林大学;

计算机科学与技术学院;

吉林;

长春;

130012;

吉林大学;

计算机科学与技术学院;

吉林;

长春;

130012;

吉林大学;

计算机科学与技术学院;

吉林;

长春;

130012;

吉林大学;

计算机科学与技术学院;

吉林;

长春;

130012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
网格聚类; 高维空间聚类; 空间数据挖掘;

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