【摘 要】
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聚类分析是数据挖掘领域中的一项重要的研究课题,它既可以作为一个单独的工具以发现数据库中数据分布的一些深入的信息,也可以作为其他数据挖掘分析算法的一个预处理步骤.目前,高维数据集的高效聚类已成为聚类分析算法的巨大挑战.迄今为止,国内外的研究者已经提出了许多聚类算法,在本文中提出了一种基于最优分割区间和单调递减阈值函数的子空间聚类算法FIS.它在保证精度的同时能够有效改善聚类算法对于存在高维聚类的执行
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程系,南京,210096 东南大学计算机科学与工程系,南京,210096;福
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聚类分析是数据挖掘领域中的一项重要的研究课题,它既可以作为一个单独的工具以发现数据库中数据分布的一些深入的信息,也可以作为其他数据挖掘分析算法的一个预处理步骤.目前,高维数据集的高效聚类已成为聚类分析算法的巨大挑战.迄今为止,国内外的研究者已经提出了许多聚类算法,在本文中提出了一种基于最优分割区间和单调递减阈值函数的子空间聚类算法FIS.它在保证精度的同时能够有效改善聚类算法对于存在高维聚类的执行效率.从实验中可以看出,FIS算法是有效的.但同时也应该看到,FIS算法还是不能从根本上克服"维数灾难",这也是值得今后进一步深入研究的子空间聚类挖掘算法的一个关键技术.
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