模式聚类中的线性模式挖掘

不同于传统以距离为相似度标准的聚类方法,基于模式的聚类方法旨在挖掘出数据集中存在一致性模式的簇。然而,已有的模式聚类方法只能挖掘出特定的等差或等比模式,而对其他常用模式判断不足。分析数据对象间存在的多样化模式,引入了线性模式的概念,研究其特性和运算方法,并给出了一个对符合线性模式相似性的对象进行聚类的有效算法。