| 分类属性高维数据基于集合差异度的聚类算法 |
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| 引用本文： | 武森,魏桂英,白尘,张桂琼. 分类属性高维数据基于集合差异度的聚类算法[J]. 北京科技大学学报, 2010, 32(8) |
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| 作者姓名： | 武森 魏桂英 白尘 张桂琼 |
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| 作者单位： | 北京科技大学经济管理学院,北京,100083 |
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| 摘 要： | 提出基于集合差异度的聚类算法. 算法通过定义的集合差异度和集合精简表示,直接进行一个集合内所有对象总体差异程度的计算,而不必计算两两对象间的距离,并且在不影响计算精确度的情况下对分类属性高维数据进行高度压缩,只需一次数据扫描即得到聚类结果. 算法计算时间复杂度接近线性. 实例表明该算法是有效的.
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| 关 键 词： | 聚类 高维空间 集合 差异度 数据挖掘 |
Clustering algorithm based on set dissimilarity for high dimensional data of categorical attributes |
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| WU Sen,WEI Gui-ying,BAI Chen,ZHANG Gui-qiong. Clustering algorithm based on set dissimilarity for high dimensional data of categorical attributes[J]. Journal of University of Science and Technology Beijing, 2010, 32(8) |
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| Authors: | WU Sen WEI Gui-ying BAI Chen ZHANG Gui-qiong |
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