基于相似性度量的高维聚类算法的研究

• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 高维数据 聚类分析 相似性度量
• 年，卷（期）: 2009,（27）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 187-188,198
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2009.27.074

摘要

针对高维数据相似度难以定义的问题,本文提出了一种新的高维数据聚类算法.该算法基于一个能够更准确表达高维数据对象之间相似性的度量函数,首先计算对象两两之间的相似度并得出一个相似度矩阵,然后根据该相似度矩阵自底向上对数据进行聚类分析.实验显示,该算法能够获得质量更高的聚类结果,并且不受孤立点影响,对数据输入顺序也不敏感.