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由于高维数据聚类的现实意义日益增强，而Parzen窗估计法仅对低维数据集聚类能获得良好的结果，随着维数增加，效率降低，因此对Parzen窗进行加权改进，通过多次仿真实验确定加权函数，将高维数据投射至低维空间，对其聚类，逐步投向高维空间，对结果矩阵进行优化处理，得到更为优良的聚类效果。
改进Parzen窗解决高维数据聚类的方法研究
【摘 要】
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由于高维数据聚类的现实意义日益增强，而Parzen窗估计法仅对低维数据集聚类能获得良好的结果，随着维数增加，效率降低，因此对Parzen窗进行加权改进，通过多次仿真实验确定加权函数，将
【机 构】
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重庆大学自动化学院,中国石油管道公司兰成渝输油分公司
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2011年8期
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