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肖婷

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：汕头大学工学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇信息熵
  • 1篇子空间
  • 1篇子空间聚类
  • 1篇子空间聚类算...
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇空间聚类
  • 1篇空间聚类算法
  • 1篇类型数据
  • 1篇分类型数据
  • 1篇高维

机构

  • 1篇汕头大学

作者

  • 1篇孙浩军
  • 1篇肖婷
  • 1篇李惊涛
  • 1篇张磊

传媒

  • 1篇汕头大学学报...

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种高维分类型数据的子空间聚类算法
2014年
子空间聚类是一种将搜索局部化在相关维上进行的聚类算法,它能有效地克服数据因维度过高引起的在全空间上聚类的困难.针对高维分类型数据,本文提出了一种自底向上的子空间层次聚类算法,该算法在全局范围内建立一个最相似线性表用来记录每个簇类与其最相似的簇类的相似度,在聚类过程中,选取最相似的簇类合并,并通过维护此线性表产生最相似的簇类.此算法在基于信息熵的意义上能够较准确地搜索簇类的子空间.通过Zoo和Soybean两个典型的分类型数据实验发现,相对于其它相关聚类算法,该算法在聚类的准确率和稳定性方面表现出较高的优越性.
孙浩军李惊涛张磊张崇锐肖婷
关键词：子空间聚类高维信息熵
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共1页<1>
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