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传统网格聚类方法由于没有考虑到相邻网格内的数据点对考查网格的影响,存在不能平滑聚类以及聚类边界判断不清的情况。为此提出了一种高维空间数据的子空间聚类算法,扩展了相邻聚类空间。实验结果显示,克服了传统聚类的不平滑现象,使聚类边界得以很好的处理。
一种高维空间数据的子空间聚类算法
【摘 要】
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传统网格聚类方法由于没有考虑到相邻网格内的数据点对考查网格的影响,存在不能平滑聚类以及聚类边界判断不清的情况。为此提出了一种高维空间数据的子空间聚类算法,扩展了相邻聚类空间。实验结果显示,克服了传统聚类的不平滑现象,使聚类边界得以很好的处理。
【机 构】
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吉林大学
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2005年11期
【基金项目】
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教育部科学技术研究项目，中国科学院资助项目，国家科技攻关项目，吉林省科技发展计划，吉林省科技发展计划
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