一种基于多层概图的高维聚类算法研究

高媛; 陈建斌; 陈立潮

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提出一种基于多层概图的高维聚类算法 ,通过定义对象属性分布特征向量和对象间属性分布相似度 ,建立数据对象之间的联系 ,构造基图 ;运用边抽取法产生一系列逐步缩小的概图 ;并应用图分割法对最小的概图进行分割 ;概图分割反向映射到原始数据集 ,形成最终的聚类结果。分析表明 ,该算法可以有效地进行聚类知识挖掘。

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来源
《计算机应用》 |2004年第s1期|87-88|共3页
作者
高媛; 陈建斌; 陈立潮;
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作者单位

华北工学院计算机科学与技术系;

北京理工大学计算机科学与工程系;

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正文语种 chi
中图分类 TP311.131;
关键词
高维聚类; 多层概图模型; 数据挖掘;

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