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基于候选对象裁剪的密度子空间聚类
引用本文:张强,吴腾飞,杨颖. 基于候选对象裁剪的密度子空间聚类[J]. 天津大学学报(自然科学与工程技术版), 2010, 0(7)
作者姓名:张强  吴腾飞  杨颖
作者单位:天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津,300072 
基金项目:天津市高等学校科技发展基金资助项目,中国博士后科学基金资助项目 
摘    要:针对目前子空间聚类算法存在精度差、效率低的问题,设计了一种子空间聚类算法DSUB.提出了裁剪候选对象的方法,减少了候选聚类对象的个数且对候选对象分组,使得待搜索的聚类簇只能是某个组的子集,可降低后续聚类处理的复杂度.此外,提出了新的邻域查询方法和抽样覆盖策略用以提高密度聚类的处理速度.实验结果表明:DSUB算法精度高,能够发现任意形状的聚类簇;计算复杂度与数据量呈线性关系;抗噪声性能强;聚类结果与处理顺序无关.DSUB算法非常适合处理子空间聚类.

关 键 词:高维度数据  子空间  聚类  数据挖掘

Candidate Pruning Based Density Subspace Clustering
ZHANG Qiang,WU Teng-fei,YANG Ying. Candidate Pruning Based Density Subspace Clustering[J]. Journal of Tianjin University(Science and Technology), 2010, 0(7)
Authors:ZHANG Qiang  WU Teng-fei  YANG Ying
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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