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基于信息熵的高维分类型数据子空间聚类算法被引量：2: 2011年; 由于分类型数据相异度度量的局限性以及分类型数据在高维空间中的稀疏性,使得传统的相异度度量在高维分类型数据聚类中失效,针对上述问题,本研究提出了一个基于信息熵的理论高维分类型数据聚类算法。该算法综合考虑对应子空间和噪声空间的维度信息熵设计了一个高效、无监督的子空间搜索对高维数据进行有效降维,同时提出了基于整体数据的平均信息熵的全局优化方法对聚类结果进行迭代寻优。通过用人工数据和Votes、Mushroom和Soybean 3个典型的真实分类数据集试验,与其他分类型聚类算法相比,新算法在聚类准确性、熵值、CU(category utility)以及类个数等指标上有明显提高。; 孙浩军杜育林姜大志; 关键词：分类型数据信息熵子空间聚类高维数据

基于信息熵的高维分类型数据子空间聚类算法研究: 随着大规模数据存储技术、信息技术和网络技术的发展,越来越多的人正陷入数据泛滥、知识匮乏的困境中。为满足日益增长的信息需求,促使数据挖掘技术广泛地应用于各行各业。聚类分析具有自动对数据进行有效划分的特性,已经成为数据挖掘技...; 杜育林; 关键词：数据挖掘技术信息熵子空间聚类算法

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杜育林