【摘 要】
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本文把一个求解高维空间数据聚类问题转换为一个超图分割寻优问题,采用一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法,提出了一种新的超边权值的度量方法.该方法不需要减少高维空
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,秦皇岛,066004
【出 处】
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2005年全国理论计算机科学学术年会
论文部分内容阅读
本文把一个求解高维空间数据聚类问题转换为一个超图分割寻优问题,采用一种基于超图模式的高维空间数据聚类方法,提出了一种新的超边权值的度量方法.该方法不需要减少高维空间数据项的维数,直接用超图模式描述原始数据之间的关系,并能通过选择适当的支持度阈值,有效去除噪声点,保证数据聚类的质量.文章给出了改进算法的实验结果,并与原有算法的聚类质量进行了比较.
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