基于高斯混合模型的相关子空间投影聚类分析

摘要

针对高维数据出现的"维灾"、稀疏性问题及各属性维自身具有的特点,采用高斯混合模型定义的相关子空间,给出一种投影聚类分析算法.首先,采用KNN,得到各个数据对象的局部数据集LDS,并引入稀疏因子生成稀疏度矩阵,而后依据高斯混合模型和稀疏度矩阵,识别出相关子空间和不相关子空间;其次,根据相似性度量,剔除稀疏数据和无关属性维,并利用K-means算法形成聚类簇;最后,采用UCI数据集,验证了该算法的有效性与准确性.