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具有稀疏特征的对象—属性子空间边缘重叠区域归属算法
1
作者
祝琴
陈华
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第1期99-102,113,共5页
通过分析具有稀疏特征的对象—属性子空间的特征,发现其边缘存在交叉重叠区域现象,为此,提出了基于聚类思想的具有稀疏特征的对象—属性子空间边缘的重叠区域归属算法(OASEDA),该算法能有效解决对象—属性子空间的独立性,算法根据子空...
通过分析具有稀疏特征的对象—属性子空间的特征,发现其边缘存在交叉重叠区域现象,为此,提出了基于聚类思想的具有稀疏特征的对象—属性子空间边缘的重叠区域归属算法(OASEDA),该算法能有效解决对象—属性子空间的独立性,算法根据子空间内部紧凑度和子空间之间分离度相对大小确定子空间边缘重叠区域的归属,并基于K-means算法结合权重理论设计了重叠区域归属判断目标函数,最后通过实验证明了该方法的有效性。
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关键词
具有稀疏特征的高维数据
对象—属性子空间
对象—属性子空间
边缘重叠区域
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职称材料
题名
具有稀疏特征的对象—属性子空间边缘重叠区域归属算法
1
作者
祝琴
陈华
机构
南昌大学管理科学与工程系
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第1期99-102,113,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60963008)
文摘
通过分析具有稀疏特征的对象—属性子空间的特征,发现其边缘存在交叉重叠区域现象,为此,提出了基于聚类思想的具有稀疏特征的对象—属性子空间边缘的重叠区域归属算法(OASEDA),该算法能有效解决对象—属性子空间的独立性,算法根据子空间内部紧凑度和子空间之间分离度相对大小确定子空间边缘重叠区域的归属,并基于K-means算法结合权重理论设计了重叠区域归属判断目标函数,最后通过实验证明了该方法的有效性。
关键词
具有稀疏特征的高维数据
对象—属性子空间
对象—属性子空间
边缘重叠区域
Keywords
high-dimensional data with high dimension sparse feature
object-attribute subspace
overlapped region among object-attribute subspace
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
具有稀疏特征的对象—属性子空间边缘重叠区域归属算法
祝琴
陈华
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013
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