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一种变栅格高维数据收缩聚类算法
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作者 张建业 潘泉 梁建海 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期716-721,共6页
针对数据挖掘领域中高维数据的聚类问题,提出一种变栅格的高维数据收缩聚类算法.主要是对数据箱按密度跨距进行排列,将数据点沿着密度梯度进行移动,产生浓缩聚类.采用大小可变的栅格对相连密度单元进行检测,当边界线不再改变时得到最优... 针对数据挖掘领域中高维数据的聚类问题,提出一种变栅格的高维数据收缩聚类算法.主要是对数据箱按密度跨距进行排列,将数据点沿着密度梯度进行移动,产生浓缩聚类.采用大小可变的栅格对相连密度单元进行检测,当边界线不再改变时得到最优聚类结果.仿真结果表明,收缩聚类方法对低维、高维数据的聚类都具有良好效果. 展开更多
关键词 收缩聚类 密度跨距 变栅格 数据箱
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