基于属性分布相似度的超图高维聚类算法研究

摘要：

在许多聚类应用中,数据对象是具有高维、稀疏、二元的特征.传统聚类算法无法有效地处理此类数据.该文提出一种基于超图模型的高维聚类算法,通过定义对象属性分布特征向量和对象间属性分布相似度,建立超图模型,并应用超图分割法进行聚类.聚类结果通过簇内奇异特征值进行评价.实验结果和算法分析表明,该算法可以有效地进行聚类知识挖掘.

关键词：高维聚类、超图模型、数据挖掘

所属期刊栏目：40

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：195-198