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基于属性相关性分析的子空间搜索算法

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摘要

在高维子空间聚类算法中,子空间识别质量有助于改善算法性能。提出了基于属性相关性分析的子空间搜索算法,利用相对熵去除冗余属性,根据联合基尼值判断两两非冗余属性之间的相关性,形成属性关系图,并在此属性关系图上搜索相似兴趣子空间。实验结果表明算法参数容易设置,有较好的子空间识别能力。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2009年第4期|544-548|共5页
作者
夏英; 李克非;
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作者单位

西南交通大学信息科学与技术学院;

重庆邮电大学计算机学院;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
相对熵; 联合基尼值; 属性关系图; 相似兴趣子空间;

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