【摘 要】
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针对数据挖掘领域中高维数据的聚类问题，提出一种变栅格的高维数据收缩聚类算法．主要是对数据箱按密度跨距进行排列，将数据点沿着密度梯度进行移动，产生浓缩聚类．采用大小可变的栅
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,空军工程大学工程学院
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针对数据挖掘领域中高维数据的聚类问题，提出一种变栅格的高维数据收缩聚类算法．主要是对数据箱按密度跨距进行排列，将数据点沿着密度梯度进行移动，产生浓缩聚类．采用大小可变的栅格对相连密度单元进行检测，当边界线不再改变时得到最优聚类结果．仿真结果表明，收缩聚类方法对低维、高维数据的聚类都具有良好效果．
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