基于属性分布相似度的超图高维聚类算法研究

• 作者: 宋翰涛 陈建斌
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 高维聚类 超图模型 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2004,（34）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 195-198
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4259字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.34.062

摘要

在许多聚类应用中,数据对象是具有高维、稀疏、二元的特征.传统聚类算法无法有效地处理此类数据.该文提出一种基于超图模型的高维聚类算法,通过定义对象属性分布特征向量和对象间属性分布相似度,建立超图模型,并应用超图分割法进行聚类.聚类结果通过簇内奇异特征值进行评价.实验结果和算法分析表明,该算法可以有效地进行聚类知识挖掘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈建斌		10	132	4.0	10.0
5	宋翰涛		8	114	4.0	8.0