【摘 要】
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为提高银行存贷款数据集上的聚类质量和聚类效率,本文做了下列工作：（1）定义了簇的直径。（2）提出了利用距离尺度降维的中心距序降维法,证明了新方法在降维时能保持聚类质量（此研究属
【机 构】
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遵义师范学院计算机科学系,四川大学计算机学院
【基金项目】
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项目名称：亚复杂系统干预规则挖掘关键技术研究,基金颁发部门：国家自然科学基金委（60773169）
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为提高银行存贷款数据集上的聚类质量和聚类效率,本文做了下列工作：（1）定义了簇的直径。（2）提出了利用距离尺度降维的中心距序降维法,证明了新方法在降维时能保持聚类质量（此研究属压复杂问题）。（3）提出了自适应排序聚类算法ASCA（Adaptive Sort Clustering Algorithm）,ASCA算法在一维数据和多维数据集上能够进行有效的聚类。（4）做了详实的实验,和传统的Cobweb算法、K-means算法做了对比,实验表明新方法能减少聚类时间,最多减少了53%。
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