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摘要:
研究了基于样式相似性的子空间聚类问题,使用样式相似性作为相似性度量.与在所有维或者子维集上聚集距离相近的对象的传统聚类方法不同的是,样式相似性寻找的是这样一种有趣的样式:对象在子维上呈现出相同起伏的一致变化.提出了一种挖掘基于样式相似性的最大子空间聚类的方法EMaPle.一般情况下数据集属性数目远小于对象数目,因此仅在属性计数空间查找簇,然后运用一些修剪策略.该方法能够找到同时满足一致性约束、大小约束和被MaPle忽视了的符号约束的聚类.在合成和实际数据集上的实验结果表明该算法优于原来的MaPle算法.
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文献信息
篇名 高维空间基于样式相似性的最大子空间聚类
来源期刊 东南大学学报(英文版) 学科 工学
关键词 子空间聚类 样式相似性 基于样式相似性的最大子空间聚类
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 490-495
页数 6页 分类号 TP3
字数 856字 语种 英文
DOI 10.3969/j.issn.1003-7985.2006.04.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 卢炎生 华中科技大学计算机科学与技术学院 216 1989 20.0 34.0
2 胡蓉 华中科技大学计算机科学与技术学院 12 43 4.0 6.0
3 邹磊 华中科技大学计算机科学与技术学院 5 21 3.0 4.0
4 周翀 华中科技大学计算机科学与技术学院 1 4 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
子空间聚类
样式相似性
基于样式相似性的最大子空间聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东南大学学报(英文版)
季刊
1003-7985
32-1325/N
大16开
南京四牌楼2号
1984
eng
出版文献量(篇)
2004
总下载数(次)
1
总被引数(次)
8843
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导