【摘 要】
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鉴于传统的基于距离的相似性度量不适用于高维的、包含混合类型的数据集,本文提出一种新颖的基于空间覆盖思想的相似性度量方法,它利用数据在多维空间中的相互覆盖关系来衡量
【机 构】
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福建师范大学数学与计算机科学学院,福州 350007
【出 处】
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第八届中国Rough集与软计算、第二届中国Web智能、第二届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC'2
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鉴于传统的基于距离的相似性度量不适用于高维的、包含混合类型的数据集,本文提出一种新颖的基于空间覆盖思想的相似性度量方法,它利用数据在多维空间中的相互覆盖关系来衡量数据之间的相似性,并在此基础上实现了基于该相似性度量的层次聚类算法PCHC.该算法适用于高维数据集,能够对任意形状的簇进行聚类,无论对于数值型属性,分类型属性还是二值属性的数据都是一个有效的聚类方法.在一些公共数据集上的实验结果也验证了本方法的有效性。
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