基于小波聚类的数据集简化算法研究

• 作者: 曹啸 李爱萍 段利国
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 数据集 简化 小波变换 聚类 算法
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 532-535
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9432.2006.05.011

摘要

大数据集没有非常有效的简化方法.提出一种基于小波聚类的数据预处理的算法DPWaveCluster,该算法包括量化特征空间、小波变换、聚类、形成查找表、映射数据点到聚类,以及按要求在聚类标识周围选取适当数据点形成简化数据集等操作步骤.利用小波变换的多分辨分析特性获得无监督聚类来帮助简化数据集.通过synthetic_dat和topo标准数据集的仿真实验表明,该算法实现简化大数据集高效而适用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李爱萍	太原理工大学计算机与软件学院	32	234	8.0	14.0
2	段利国	太原理工大学计算机与软件学院	41	364	10.0	18.0
3	曹啸		4	11	2.0	3.0