%0 Journal Article
%T 一种有效的高属性维稀疏数据聚类算法*
%A 赵亚琴
%A 周献中
%A 何新
%A 王建宇
%J 模式识别与人工智能
%P 289-294
%D 2006
%X 聚类分析是数据挖掘最常见的技术之一,数据的规模、维数和稀疏性都是制约聚类分析的不同方面.本文提出一种有效的高属性维稀疏数据聚类方法.给出稀疏相似度、等价关系的相似度、广义的等价关系的定义.基于对象间的稀疏相似度和等价关系原理形成初始等价类,通过等价关系的相似度修正初始等价关系,使得最终聚类结果更合理.该算法聚类过程不依赖于输入样本的排列顺序,高维稀疏数据的有效压缩提高算法在维数较高时的执行效率,适合于高维稀疏数据的聚类分析.
%K 稀疏相似度
%K 等价关系的相似度
%K 数据压缩
%K 聚类
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10639.shtml