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基于密度偏差抽样的聚类算法研究
基于密度偏差抽样的聚类算法研究
来源 :重庆邮电大学学报(自然科学版) | 被引量 : 11次 | 上传用户:cnmeim
【摘 要】
:
随着网络的普及和信息量的急剧增加,从海量数据中提取有用的数据信息已迫在眉睫。在对已有的基于密度偏差抽样算法改进的基础上,提出了一种基于密度偏差抽样的聚类算法。实验表明,随着信息量、数据维数的增加,该算法聚类的正确率以及对数据的处理速度都要较传统的聚类算法有所提高。
【作 者】
:
纪良浩
【机 构】
:
重庆邮电大学计算机科学与技术研究所
【出 处】
:
重庆邮电大学学报(自然科学版)
【发表日期】
:
2007年06期
【关键词】
:
密度偏差抽样
随机抽样
聚类
算法
正确率
density biased sampling
random sampling
clustering
algo
【基金项目】
:
重庆邮电大学自然科学基金项目(A2007-29).
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随着网络的普及和信息量的急剧增加,从海量数据中提取有用的数据信息已迫在眉睫。在对已有的基于密度偏差抽样算法改进的基础上,提出了一种基于密度偏差抽样的聚类算法。实验表明,随着信息量、数据维数的增加,该算法聚类的正确率以及对数据的处理速度都要较传统的聚类算法有所提高。
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