特征加权优化软子空间聚类算法比传统算法的优越性分析

• 作者: 王雯娟 陈晓洁
• 来源期刊: 赤峰学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征加权 优化软子空间 聚类算法 传统算法
• 年，卷（期）: 2016,（14）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 18-19
• 页数: 2页
• 分类号: TP311
• 字数: 3262字
• 语种: 中文

摘要

聚类算法在当前的各个领域都有着非常广泛的应用，常见的有生物学和医学领域的数据探测、信息检索以及文本挖掘和图像处理等。尤其是目前随着计算机信息技术的发展，数据的规模比以往更大，数据挖掘工作需要的数据特征维数大大增加。导致高维数特征加权和选择面临多学科交叉的问题，大大增加了空间聚类分析的工作难度。本文将分析特征加权优化软子空间聚类算法，并将其与传统算法进行了对比，总结了其优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓洁	龙岩学院信息工程学院	7	8	2.0	2.0
2	王雯娟	龙岩学院信息工程学院	5	0	0.0	0.0