| 一种改进的基于超网络的高维数据聚类算法 |
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| 引用本文： | 张晓,王红.一种改进的基于超网络的高维数据聚类算法[J].山东师范大学学报(自然科学版),2015(1). |
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| 作者姓名： | 张晓 王红 |
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| 作者单位： | 山东师范大学信息科学与工程学院，250014，济南; 山东省分布式计算机软件重点实验室，250014，济南 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60975081)；山东省科技发展计划基金资助项目(2012GGB01058)． |
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| 摘 要： | 高维数据聚类问题是当前聚类分析研究的重点。笔者提出了一种改进的基于超网络的高维数据聚类算法。首先，将高维数据映射到一个大规模带权超网络中；其次，定义超网络中边的权重；再次，采用优化的超图划分方法划分带权超网络；最后实现高维数据聚类。这样有效过滤掉聚类中的噪声数据，避免了传统聚类方法在降维过程中产生的弊端。实验证明，该算法具有较理想的有效性和精确度。
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| 关 键 词： | 超网络 频繁项集 关联规则 超图划分 聚类 |
IMPROVED HIGH-DIMENSIONAL DATA CLUSTERING ALGORITHM BASED ON SUPER-NETWORK |
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| ZhangXiao,WangHong.IMPROVED HIGH-DIMENSIONAL DATA CLUSTERING ALGORITHM BASED ON SUPER-NETWORK[J].Journal of Shandong Normal University(Natural Science),2015(1). |
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| Authors: | ZhangXiao WangHong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | super -network frequent item set association rules hypergraph partition clustering |
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