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基于加权的软子空间聚类是处理高维数据的一种有效手段,在原有的软子空间聚类算法基础上对目标函数进行改进,从而结出一种新的软子空间聚类算法.相较之原算法,此算法具有更高的抗噪性及聚类效率;通过与典型的软子空间聚类算法比较试验,结果表明可有效提高海量高维数据的聚类处理效率.
一种基于海量高维数据的软子空间聚类改进算法
【摘 要】
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基于加权的软子空间聚类是处理高维数据的一种有效手段,在原有的软子空间聚类算法基础上对目标函数进行改进,从而结出一种新的软子空间聚类算法.相较之原算法,此算法具有更高
【机 构】
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昆明冶金高等专科学校艺术设计学院,昆明冶金高等专科学校电气学院,昆明冶金高等专科学校招生就业处,昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室,昆明理工大学信息工程与自动化学院
【出 处】
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云南民族大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2018年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金(61662088),云南省应用基础研究项目(2013FZ107),昆明冶金高等专科学校科研基金(14B004).
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