基于可變加權的高維數據子空間聚類算法研究 | |
所屬分類:技術論文 | |
上傳者:aet | |
文檔大小:2766 K | |
標簽: 高維數據 子空間聚類 | |
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文檔介紹:摘 要:高維數據的稀疏性和“維災”問題使得多數傳統聚類算法失去作用,因此研究高維數據集的聚類算法己成為當前的一個熱點。子空間聚類算法是實現高維數據集聚類的有效方法之一。介紹并實現了基于可變加權的高維數據子空間聚類算法SCAD和EWKM,并分別對人造數據、現實數據等數據集進行測試,根據測試結果進行分析,對比兩種算法的性能及適用場合。 關鍵詞:高維數據;稀疏;子空間聚類;精確率;熵 | |
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