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局部显著单元高维聚类算法
被引量:
1
1
作者
宗瑜
李明楚
+1 位作者
徐贯东
张彦春
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期2707-2712,共6页
以等宽或随机宽度网格密度单元为基础的高维聚类算法不能保证复杂数据集中的聚类结果的质量。该文在核密度估计和空间统计理论的基础上,给出一种基于局部显著单元的高维聚类算法来处理复杂数据的高维聚类问题。该方法以局部核密度估计...
以等宽或随机宽度网格密度单元为基础的高维聚类算法不能保证复杂数据集中的聚类结果的质量。该文在核密度估计和空间统计理论的基础上,给出一种基于局部显著单元的高维聚类算法来处理复杂数据的高维聚类问题。该方法以局部核密度估计和空间统计理论为基础定义了局部显著单元结构来捕获局部数据分布;设计了能快速发现覆盖数据分布的局部显著区域的贪婪算法;对具有相同属性子集的局部显著单元执行Single-linkage算法发现其中的聚类结果。实验结果表明,以局部显著单元为基础的高维聚类算法能够发现复杂数据集中隐含的高质量聚类结果。
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关键词
聚类分析
高维聚类算法
核密度估计
局部显著单元
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职称材料
题名
局部显著单元高维聚类算法
被引量:
1
1
作者
宗瑜
李明楚
徐贯东
张彦春
机构
大连理工大学软件学院
维多利亚大学信息应用中心
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期2707-2712,共6页
基金
国家自然科学重点基金(90715037)
国家973计划项目(2007CB714205)
+2 种基金
澳大利亚ARC项目(DP0770479)
安徽省教育厅重点项目(KJ2009A54
KJ2010A325)资助课题
文摘
以等宽或随机宽度网格密度单元为基础的高维聚类算法不能保证复杂数据集中的聚类结果的质量。该文在核密度估计和空间统计理论的基础上,给出一种基于局部显著单元的高维聚类算法来处理复杂数据的高维聚类问题。该方法以局部核密度估计和空间统计理论为基础定义了局部显著单元结构来捕获局部数据分布;设计了能快速发现覆盖数据分布的局部显著区域的贪婪算法;对具有相同属性子集的局部显著单元执行Single-linkage算法发现其中的聚类结果。实验结果表明,以局部显著单元为基础的高维聚类算法能够发现复杂数据集中隐含的高质量聚类结果。
关键词
聚类分析
高维聚类算法
核密度估计
局部显著单元
Keywords
Clustering analysis
High dimensional Clustering(HC) algorithm
Kernel density estimation
local significant unit(lsu)
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
局部显著单元高维聚类算法
宗瑜
李明楚
徐贯东
张彦春
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
1
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