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聚类分析是数据挖掘技术的重要组成部分.由于高维数据的复杂性,使聚类分析的效率和实用性都很差.提出一种用于聚类空间数据维度选择的神经网络模型,利用该模型能够确定聚类空间中和聚类主题相关性较强的数据维,从而可以降低聚类空间的维度,在实现降维的基础上,介绍了一个基于网格和密度的聚类方法的实现.
基于神经网络、网格和密度的聚类方法的设计
【摘 要】
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聚类分析是数据挖掘技术的重要组成部分.由于高维数据的复杂性,使聚类分析的效率和实用性都很差.提出一种用于聚类空间数据维度选择的神经网络模型,利用该模型能够确定聚类空
【机 构】
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兰州铁道学院信息与电气工程学院,兰州铁道学院交通运输工程学院
【出 处】
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兰州铁道学院学报
【发表日期】
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2003年1期
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