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针对高维数据相似度难定义的问题,提出了一种基于相似性二次度量的高维聚类算法。该算法首先由属性分布相似度和空间距离计算数据对象间实距离矩阵,得到各对象的最近邻表,根据该表内元素的交叉情况计算出数据间的相似性矩阵,最后根据该相似矩阵进行数据聚类。实验结果显示该算法能够获得优秀的聚类结果。
基于相似性二次度量的高维数据聚类算法
【摘 要】
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针对高维数据相似度难定义的问题,提出了一种基于相似性二次度量的高维聚类算法。该算法首先由属性分布相似度和空间距离计算数据对象间实距离矩阵,得到各对象的最近邻表,根据该表内元素的交叉情况计算出数据间的相似性矩阵,最后根据该相似矩阵进行数据聚类。实验结果显示该算法能够获得优秀的聚类结果。
【机 构】
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宁波大红鹰职业技术学院软件学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2005年S1期
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