基于近邻方法的高维数据可视化聚类发现

摘要：

提出了一种新颖的基于近邻方法的高维数据可视化聚类方法,并实现了一个近邻可视化聚类发现系统VisNN.已有的解决高维数据可视化聚类方法主要是通过降维把高维数据(高维属性空间中的点,每个属性代表一个维度)投影到二维或三维空间上,从而达到可视化目的.在此采取了一种完全不同的处理方法:构成可视平面的2个坐标轴不再是降维后的两个属性或属性组合,而是记录(一个记录即高维属性空间中的一个点)序列.通过对记录按用户关心的属性进行排序,两个记录在高维空间中的相似关系(表示为距离)在由以记录为坐标轴构成的平面中仍然有可能得到保持.实验结果表明,用户通过使用该系统能较为容易地发现聚类和异常现象.

关键词：信息可视化、数据挖掘、近邻算法、聚类

所属期刊栏目：37

分类号：TP391;TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目69803010

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：714-720