| 基于可变加权的高维数据子空间聚类算法研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：2766 K | |
| 標(biāo)簽： 高维数据 子空间聚类 | |
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| 文檔介紹：摘 要：高维数据的稀疏性和“维灾”问题使得多数传统聚类算法失去作用，因此研究高维数据集的聚类算法己成为当前的一个热点。子空间聚类算法是实现高维数据集聚类的有效方法之一。介绍并实现了基于可变加权的高维数据子空间聚类算法SCAD和EWKM，并分别对人造数据、现实数据等数据集进行测试，根据测试结果进行分析，对比两种算法的性能及适用场合。 关键词：高维数据；稀疏；子空间聚类；精确率；熵 | |
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