基于高维分步投影的多重分区聚类算法

发布时间：2018-06-04 04:12

  本文选题：聚类算法 + 密度分布　； 参考：《统计与信息论坛》2017年02期

【摘要】：基于数据分布密度划分的聚类算法是数据挖掘聚类算法中的主要方法之一。针对传统密度划分聚类算法存在运算复杂、运行效率不高等缺陷,设计出高维分步投影的多重分区聚类算法;以高维分布投影密度为依据,对数据集进行多重分区产生数据集的子簇空间,并进行子簇合并形成了理想的聚类结果;依据算法进行实验,结果证明该算法具有运算简单和运行效率高等优良性。
[Abstract]:Clustering algorithm based on data distribution density partition is one of the main methods of data mining clustering algorithm. In view of the shortcomings of traditional density partitioning clustering algorithm, such as complex operation and low running efficiency, a multi-partition clustering algorithm based on high-dimensional fractional projection is designed, which is based on high-dimensional distributed projection density. The subcluster space of the data set is generated by multi-partitioning, and the ideal clustering result is obtained by merging the subclusters, and the experimental results show that the algorithm has the advantages of simple operation and high running efficiency.
【作者单位】： 西安财经学院统计学院;
【基金】：全国哲学社会科学基金项目《基于多因素的空间抽样理论与应用研究》(13BTJ006)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1975847