【摘 要】
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提出了一种新颖的基于近邻方法的高维数据可视化聚类方法,并实现了一个近邻可视化聚类发现系统VisNN.已有的解决高维数据可视化聚类方法主要是通过降维把高维数据(高维属性空
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提出了一种新颖的基于近邻方法的高维数据可视化聚类方法,并实现了一个近邻可视化聚类发现系统VisNN.已有的解决高维数据可视化聚类方法主要是通过降维把高维数据(高维属性空间中的点,每个属性代表一个维度)投影到二维或三维空间上,从而达到可视化目的.在此采取了一种完全不同的处理方法:构成可视平面的2个坐标轴不再是降维后的两个属性或属性组合,而是记录(一个记录即高维属性空间中的一个点)序列.通过对记录按用户关心的属性进行排序,两个记录在高维空间中的相似关系(表示为距离)在由以记录为坐标轴构成的平面中仍然有可能得到保持.实验结果表明,用户通过使用该系统能较为容易地发现聚类和异常现象.
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