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摘要:
本文对基于聚类融合算法的高维数据聚类方法进行了研究.首先介绍了聚类融合方法,然后提出改进的随机投影算法,并将其运用到聚类融合算法中.实验证明,该方法比传统的主成分高维数据约减方法得到的聚类结果更好,具有更好的鲁棒性.对于聚类融合中的关键问题--如何合并多个聚类才能最终得到最优的聚类结果问题,本文将其转换为图分割问题,这种方法在形成最终的聚类结果时允许同时考虑数据点之间的相似性及簇之间的相似性.实验表明这种方法能获得更好的效果.
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文献信息
篇名 基于聚类融合算法的高维数据聚类的研究
来源期刊 电子测量技术 学科 工学
关键词 聚类 聚类融合 维数约减 随机投影
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 研究与设计
研究方向 页码范围 41-45
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-7300.2008.04.012
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 卢辉斌 燕山大学信息科学与工程学院 84 653 13.0 22.0
5 汪海英 燕山大学信息科学与工程学院 1 4 1.0 1.0
6 李振平 燕山大学信息科学与工程学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
聚类融合
维数约减
随机投影
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
电子测量技术
半月刊
1002-7300
11-2175/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-336
1977
chi
出版文献量(篇)
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