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针对CABOSFV聚类算法对数据输入顺序的敏感性问题，提出融合排序思想的高属性维稀疏数据聚类算法，通过计算首次聚类中两两高属性维稀疏数据非零属性取值情况确定所需要计算差异度的集合组合，减小了算法复杂度。应用结果表明，该方法能提高CABOSFV聚类的质量。
基于排序思想的高维稀疏数据聚类
【摘 要】
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针对CABOSFV聚类算法对数据输入顺序的敏感性问题，提出融合排序思想的高属性维稀疏数据聚类算法，通过计算首次聚类中两两高属性维稀疏数据非零属性取值情况确定所需要计算差异
【机 构】
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北京科技大学经济管理学院,南昌大学管理科学与工程系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年22期
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（60963008）
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