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基于属性相关性分析的子空间搜索算法
基于属性相关性分析的子空间搜索算法
来源 :重庆邮电大学学报(自然科学版) | 被引量 : 6次 | 上传用户:lvjieidd
【摘 要】
:
在高维子空间聚类算法中,子空间识别质量有助于改善算法性能。提出了基于属性相关性分析的子空间搜索算法,利用相对熵去除冗余属性,根据联合基尼值判断两两非冗余属性之间的相关性,形成属性关系图,并在此属性关系图上搜索相似兴趣子空间。实验结果表明算法参数容易设置,有较好的子空间识别能力。
【作 者】
:
夏英
李克非
【机 构】
:
西南交通大学信息科学与技术学院,重庆邮电大学计算机学院
【出 处】
:
重庆邮电大学学报(自然科学版)
【发表日期】
:
2009年04期
【关键词】
:
相对熵
联合基尼值
属性关系图
相似兴趣子空间
relative entropy
gini coefficient
attribute relational
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在高维子空间聚类算法中,子空间识别质量有助于改善算法性能。提出了基于属性相关性分析的子空间搜索算法,利用相对熵去除冗余属性,根据联合基尼值判断两两非冗余属性之间的相关性,形成属性关系图,并在此属性关系图上搜索相似兴趣子空间。实验结果表明算法参数容易设置,有较好的子空间识别能力。
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