大数据中基于熵加权的稀疏分数特征选择聚类算法

魏霖静; 宁璐璐; 郭斌; 侯振兴

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大数据中基于熵加权的稀疏分数特征选择聚类算法

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摘要

为了提高大数据统计及分析的效率,有必要对数据集合进行聚类,以减少数据集合维度,并去掉相似数据冗余.采用熵加权和稀疏分数特征选择相结合,一方面对异构数据进行局部结构划分,降低数据维度,对局部结构的特征重要性标记并排序,提高聚类精度,另一方面,提高聚类稳定性.实验证明,该方法对不同种类的大数据聚类具有较强的适用性.

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来源
《计算机应用研究》 |2018年第8期|2293-22942303|共3页
作者
魏霖静; 宁璐璐; 郭斌; 侯振兴;
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作者单位

甘肃农业大学信息科学技术学院;

兰州730070;

南洋理工大学生物科学学院;

新加坡639798;

河海大学计算机与信息学院;

南京210094;

南京大学信息管理学院;

南京210093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;
关键词
数据聚类; 熵加权; 稀疏分数; 特征选择; 数据维度; 大数据;

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