高维数据聚类中相似性度量方法的研究

• 作者: 李川 李慧敏 翟祥
• 来源期刊: 市场研究
• 关键词: 聚类 高维数据 相似性度量 信息熵
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 理论与方法
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 字数: 4318字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13999/j.cnki.scyj.2018.06.014

摘要

聚类分析是数据挖掘领域常用的手段之一,数据的相似性度量则是聚类分析的一个重要基础.为了解决高维效应给相似性度量带来的影响,设计一种新的计量相似度的函数,该函数不仅能较为合理地描述空间中两个样本之间的相似程度,而且在高维空间中能维持其稳定性.实验结果证明了基于该相似函数的聚类算法相比于原始算法具有更好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李慧敏	北京林业大学经济管理学院	11	172	5.0	11.0
2	李川	北京林业大学经济管理学院	7	6	1.0	1.0
3	翟祥	北京林业大学经济管理学院	5	11	2.0	3.0