【摘 要】
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聚类可以将结构相似的无标签数据分成不同的类。但是,现有的聚类算法无法让用户从直观上把握数据的分布情况,尤其是在高维空间中的分布情况。尽管维数约简的方法可以有效地将
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,上海市智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金No.61673118,浦江人才计划基金No.16PJD009
论文部分内容阅读
聚类可以将结构相似的无标签数据分成不同的类。但是,现有的聚类算法无法让用户从直观上把握数据的分布情况,尤其是在高维空间中的分布情况。尽管维数约简的方法可以有效地将高维数据映射到低维空间便于用户理解,但是低维空间中数据点的重叠会影响可视化的效果。为了解决这一问题,提出了一种基于局部主方向的交互式聚类可视化方法。具体地,用户可以通过主方向上的频数直方图来理解和利用数据的统计特性,采用交互的方法收缩或拉伸点点距离,解决投影点的重叠问题。在人工数据集和真实数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法可以有效地改善数据
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