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摘要:
子空间聚类是聚类研究领域的一个重要分支和研究热点,用于解决高维聚类分析面临的数据稀疏问题.提出一种基于k最相似聚类的子空间聚类算法.该算法使用一种聚类间相似度度量方法保留k最相似聚类,在不同子空间上采用不同局部密度阈值,通过k最相似聚类确定子空间搜索方向.将处理的数据类型扩展到连续型和分类型,可以有效处理高维数据聚类问题.实验结果证明,与CLIQUE和SUBCLU相比,该算法具有更好的聚类效果.
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文献信息
篇名 基于k最相似聚类的子空间聚类算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 聚类算法 子空间聚类 高维数据
年,卷(期) 2009,(14) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 4-6
页数 3页 分类号 TP311
字数 3415字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.14.002
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 单世民 大连理工大学软件学院 18 133 8.0 11.0
2 张宪超 大连理工大学软件学院 29 428 12.0 20.0
3 闫妍 大连理工大学软件学院 2 19 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类算法
子空间聚类
高维数据
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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
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