【摘 要】
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数据聚类的可视分析方法利用可视化与交互技术帮助用户对聚类过程与结果进行多角度分析,从而发现数据内部隐藏的结构和关系。但由于高维数据自身的“维度诅咒”问题使得聚类
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室,武汉理工大学信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFC1603602);国家自然科学基金项目(61972010);国家科技基础性工作专项(2015FY111200)
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数据聚类的可视分析方法利用可视化与交互技术帮助用户对聚类过程与结果进行多角度分析,从而发现数据内部隐藏的结构和关系。但由于高维数据自身的“维度诅咒”问题使得聚类分析面临着许多挑战,例如模型参数设定、数据特征捕捉、结果解释以及可视化展现等。本文从高维数据聚类过程中遇到的问题出发,首先总结了高维数据聚类过程中常用的数据处理方法并对其性能进行了比较,这些方法能够较好地解决“维度诅咒”问题,帮助用户挖掘数据中存在的聚类模式。在分析和理解不同聚类结果中包含的数据内部结构和规律时,由于前期采取的数据处理方法不同,因此
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