【摘 要】
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在高维数据的聚类分析中,因为维数的增加,使得传统的聚类方法难以在高维数据中得到有效的应用,为解决这一问题,传统的做法是直接删除一些不太重要的变量,或者将变量做线性组
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在高维数据的聚类分析中,因为维数的增加,使得传统的聚类方法难以在高维数据中得到有效的应用,为解决这一问题,传统的做法是直接删除一些不太重要的变量,或者将变量做线性组合从而达到降维的目的,但由于类簇是形成于不同的子空间中,传统的降维方法可能会删除对于某一类簇来说重要的变量,从而导致丢失一部分有用的信息。因此对于高维数据聚类来说识别每个类对应的子空间具有很广泛的使用价值。本文采用基于维数距离的子空间聚类(DSC)方法不仅能够有效解决降维而不丢失信息的问题而且能够自动识别类簇个数。实现这一方法核心思想有两个:(1)基于维数的距离(dod),能够充分利用变量的个数不同和数值不同的信息,将变量数作为判断距离的一部分,充分利用高维数据中维数的信息;(2)基于方差的gap思想降维,能够自动有效的识别每一类的子空间。本文通过几组真实数据对方法进行实现,并与传统聚类方法和其他子空间聚类方法进行对比,实验结果表明本文方法处理高维数据聚类效果更为理想。
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