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聚类有效性是用来评估在不同输入条件下的聚类算法性能的处理过程.高维数据空间的稀疏性和＂维灾＂问题使得传统有效性指标失去作用.提出新的可用于高维数据集的有效性指标,并结合启发式递减算法,提出一种高维数据的自适应聚类算法,用于确定高维数据集的最佳聚类数目.实验结果表明：提出的聚类算法有较好的性能.
一种新的高维数据聚类自适应算法的研究
【摘 要】
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聚类有效性是用来评估在不同输入条件下的聚类算法性能的处理过程.高维数据空间的稀疏性和＂维灾＂问题使得传统有效性指标失去作用.提出新的可用于高维数据集的有效性指标,并结
【机 构】
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集美大学计算机工程学院集美大学计算机应用技术研究所,厦门大学软件学院
【出 处】
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沈阳化工大学学报
【发表日期】
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2010年2期
【基金项目】
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集美大学科研基金资助项目（F05026 ZB2005002）
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