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分析了CHAMELEON聚类算法的不足，定义一种基于k最临近集和共享愚最临近集的相似度函数，在此基础上提出了一种结合分类算法的新聚类算法，经过对模拟的复杂数据组和KDD Cup’99网络非法入侵数据的实验，证明该算法能有效的对由大量噪音和不同形状、大小及密度的类组成的高维数据进行聚类。
一种新的相似度标准及其相关的聚类算法
【摘 要】
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分析了CHAMELEON聚类算法的不足，定义一种基于k最临近集和共享愚最临近集的相似度函数，在此基础上提出了一种结合分类算法的新聚类算法，经过对模拟的复杂数据组和KDD Cup’99网
【机 构】
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复旦大学数学研究所,复旦大学数学系
【出 处】
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复旦学报：自然科学版
【发表日期】
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2006年2期
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