张桂琼
- 作品数：3 被引量：0H指数：0
- 供职机构：北京科技大学东凌经济管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 分类属性高维数据基于集合差异度的聚类算法
- 2010年
- 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：聚类高维空间差异度数据挖掘
- 分类属性数据的泛化中心聚类算法
- 2014年
- 针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限,提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类,能够体现出类的数据分布特征,并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法,给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略,一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集,并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较,结果表明泛化中心算法聚类正确率更高,迭代次数更少,是有效可行的。
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- 关键词：聚类算法
- 容差集合差异度高维不完备数据聚类
- 高维数据聚类一直是聚类研究的难点之一,在数据不完备的情况下尤其具有挑战性。针对高维不完备数据提出基于容差集合差异度的聚类算法(CABOTOSD),通过定义的容差集合差异度、容差集合精简和容差交运算,可以直接计算不完备数据...
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- 关键词：高维空间不完备数据聚类
- 文献传递
