基于单元区域的高维数据聚类算法

谢坤武; 胡俊鹏

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基于单元区域的高维数据聚类算法

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提出一种高维数据集合聚类算法(CAHD).采用双向搜索策略在指定的n维空间或其子空间上发现数据点密集的单元区域,采用逐位相与的方法为这些密集单元区域聚类.双向搜索策略能够有效地减少搜索空间,提高算法效率,聚类密集单元区域只用到逐位与和位移2种机器指令.实验结果表明,在发现的类数量相同的情况下,CAHD算法的运行时间比其他算法减少30%.

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来源
《计算机工程》 |2008年第10期|101-102107|共3页
作者
谢坤武; 胡俊鹏;
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作者单位

湖北民族学院信息工程学院;

恩施;

445000;

湖北民族学院信息工程学院;

恩施;

445000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
聚类算法; 高维数据; 单元;

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