【摘 要】
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在实际应用中,包含多种特征空间信息的高阶异构数据广泛出现.由于高阶联合聚类算法能够有效融合多种特征空间信息提高聚类效果,近年来逐渐成为研究热点.目前高阶联合聚类算法
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
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在实际应用中,包含多种特征空间信息的高阶异构数据广泛出现.由于高阶联合聚类算法能够有效融合多种特征空间信息提高聚类效果,近年来逐渐成为研究热点.目前高阶联合聚类算法多数为非层次聚类算法.然而,高阶异构数据内部往往隐藏着层次聚簇结构,为了更有效地挖掘数据内部隐藏的层次聚簇模式,提出了一种高阶层次联合聚类算法（high-order hierarchical co-clustering algorithm,HHCC）.该算法利用变量相关性度量指标Goodman-Kruskalτ衡量对象变量和特征变量的相关性,将
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