【摘 要】
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聚类算法在当前的各个领域都有着非常广泛的应用，常见的有生物学和医学领域的数据探测、信息检索以及文本挖掘和图像处理等.尤其是目前随着计算机信息技术的发展，数据的规模比
【基金项目】
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龙岩学院青年攀登项目(LQ 2014001),龙岩学院校立服务海西项目(LQ 2013009)
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聚类算法在当前的各个领域都有着非常广泛的应用，常见的有生物学和医学领域的数据探测、信息检索以及文本挖掘和图像处理等.尤其是目前随着计算机信息技术的发展，数据的规模比以往更大，数据挖掘工作需要的数据特征维数大大增加.导致高维数特征加权和选择面临多学科交叉的问题，大大增加了空间聚类分析的工作难度.本文将分析特征加权优化软子空间聚类算法，并将其与传统算法进行了对比，总结了其优越性.
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