【摘 要】
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软子空间聚类是聚类研究领域的一个重要分支和研究热点。高维空间聚类以数据分布稀疏和＂维度效应＂现象等问题而成为难点。在分析现有软子空间聚类算法不足的基础上,引入子空间
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 10771176（国家自然科学基金）.
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软子空间聚类是聚类研究领域的一个重要分支和研究热点。高维空间聚类以数据分布稀疏和＂维度效应＂现象等问题而成为难点。在分析现有软子空间聚类算法不足的基础上,引入子空间差异的概念;在此基础上,结合簇内紧凑度的信息来设计新的目标优化函数;提出了一种新的k-means型软子空间聚类算法,该算法在聚类过程中无需设置额外的参数。理论分析与实验结果表明,相对于其他的软子空间算法,该算法具有更好的聚类精度。
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