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题名基于二进制数计算相似度的高属性维稀疏数据聚类方法
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作者
谢宁新
周永权
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机构
广西民族学院计算机与信息科学学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第19期179-181,共3页
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基金
广西高校百名中青年学科带头人资助项目
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文摘
针对一种特定类型高属性维数据———区间变量型高属性维稀疏数据聚类问题,提出高属性维稀疏信息系统,稀疏特征编码,基于二进制数计算相似度概念,给出一种新的基于二进制数计算相似度的高属性维稀疏数据聚类算法,由于计算属性稀疏特征相似度所采用的是二进制数布尔AND运算,因此,相比目前人们所使用的聚类算法,它是一种计算简单、精度高、聚类质量较高的聚类算法。该算法在高属性维稀疏数据挖掘及聚类分析中有着重要的应用。通过数值算例分析表明该聚类方法有效。
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关键词
稀疏特征
二进制数
相似度
聚类算法
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Keywords
sparse feature,binary,si milarity degree,clustering algorithm
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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