【摘 要】
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云计算、健康医疗、街景地图服务、推荐系统等新兴服务促使数据的种类和规模以前所未有的速度增长,数据量的激增会导致很多共性问题。例如数据的可表示,可处理和可靠性问题。
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,湖南科技学院电子与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60173037,6272496,61272151);湖南省教育厅科研项目(2015C0589);湖南科技学院重点学科项目~~
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云计算、健康医疗、街景地图服务、推荐系统等新兴服务促使数据的种类和规模以前所未有的速度增长,数据量的激增会导致很多共性问题。例如数据的可表示,可处理和可靠性问题。如何有效处理和分析数据之间的关系,提高数据的划分效率,建立数据的聚类分析模型,已经成为学术界和企业界共同亟待解决的问题。该文提出一种基于语义特征的层次聚类方法,首先根据数据的语义特征进行训练,然后在每个子集上利用训练结果进行层次聚类,最终产生整体数据的密度中心点,提高了数据聚类效率和准确性。此方法采样复杂度低,数据分析准确,易于实现,具有良好的判定性。
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