面向分类数据的重叠子空间聚类算法SCCAT

• 作者: 何荧 唐雁 张辉荣 徐平安 石教开
• 来源期刊: 西南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 分类数据 复杂度 精度 凝聚力
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 171-176
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13718/j.cnki.xdzk.2016.03.027

摘要

改进了面向分类数据的重叠子空间聚类算法(ROCAT),提出了面向分类数据的重叠子空间聚类算法(SCCAT).利用数据凝聚力模型(DCC)代替ROCAT的数据压缩模型以提高算法精度;将源数据集分为样本内数据集和样本外数据集,采取对样本内数据聚类,对样本外数据分类的方法完成聚类来降低算法复杂度.实验结果表明SCCAT在提高算法精度的同时,也降低了算法的时间复杂度和空间复杂度,适用于大规模数据的处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐雁	西南大学计算机与信息科学学院	37	294	8.0	15.0
2	张辉荣	西南大学计算机与信息科学学院	3	13	2.0	3.0
3	何荧	西南大学计算机与信息科学学院	4	19	3.0	4.0
4	石教开	西南大学计算机与信息科学学院	3	13	2.0	3.0
5	徐平安	西南大学计算机与信息科学学院	3	13	2.0	3.0