计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2004年
34期
195-198
,共4页
高维聚类%超图模型%数据挖掘
高維聚類%超圖模型%數據挖掘
고유취류%초도모형%수거알굴
在许多聚类应用中,数据对象是具有高维、稀疏、二元的特征.传统聚类算法无法有效地处理此类数据.该文提出一种基于超图模型的高维聚类算法,通过定义对象属性分布特征向量和对象间属性分布相似度,建立超图模型,并应用超图分割法进行聚类.聚类结果通过簇内奇异特征值进行评价.实验结果和算法分析表明,该算法可以有效地进行聚类知识挖掘.
在許多聚類應用中,數據對象是具有高維、稀疏、二元的特徵.傳統聚類算法無法有效地處理此類數據.該文提齣一種基于超圖模型的高維聚類算法,通過定義對象屬性分佈特徵嚮量和對象間屬性分佈相似度,建立超圖模型,併應用超圖分割法進行聚類.聚類結果通過簇內奇異特徵值進行評價.實驗結果和算法分析錶明,該算法可以有效地進行聚類知識挖掘.
재허다취류응용중,수거대상시구유고유、희소、이원적특정.전통취류산법무법유효지처리차류수거.해문제출일충기우초도모형적고유취류산법,통과정의대상속성분포특정향량화대상간속성분포상사도,건립초도모형,병응용초도분할법진행취류.취류결과통과족내기이특정치진행평개.실험결과화산법분석표명,해산법가이유효지진행취류지식알굴.
