【摘 要】
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在数据挖掘、文档分类和多媒体索引等新兴领域所处理的数据集规模巨大且复杂,表现为数据集的元组数目大、属性个数多,以及属性间关系复杂.这使得数据处理变得相当困难.人们除
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004
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在数据挖掘、文档分类和多媒体索引等新兴领域所处理的数据集规模巨大且复杂,表现为数据集的元组数目大、属性个数多,以及属性间关系复杂.这使得数据处理变得相当困难.人们除了需要发现数据集中具有代表性的数据和属性,还希望进一步发现属性之间的相关性.目前,已提出了许多用于发现数据集中属性相关性的方法了改善其性能,本文定义了单基相关属性组和多基相关属性组,根据两种属性组的不同性质,可以优化搜索所有属性相关组的过程,同时还设计了一个低内存开销的高效分形维值计算方法.基于以上两点实现了快速属性相关性搜索算法FACE.算法的时间复杂度和空间复杂度都得到了降低.
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