基于单维分割的高维数据聚类算法HDCA_SDP

• 作者: 刘佳佳 胡孔法 陈崚
• 来源期刊: 扬州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类算法 高维聚类 单维分割
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 2563字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于单维分割的高维数据聚类算法HDCA_SDP, 该算法利用单维空间能划分数据的性质,对整个数据集进行逐维聚类,解决了传统聚类算法带来的维度困扰问题,对数据集大小和数据空间维数具有良好的可伸缩性,且聚类结果的精度比传统的高维聚类算法有较大的提高. 实验结果表明,该算法在处理高维大规模数据时是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈崚	扬州大学信息工程学院	150	1914	19.0	39.0
2	胡孔法	扬州大学信息工程学院	51	299	11.0	14.0
3	刘佳佳	扬州大学信息工程学院	4	2	1.0	1.0