【摘 要】
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数据间的相似性度量是进一步分析数据集整体特性的一个重要基础。针对高维数据的相似性度量问题，提出了一种基于子空间的相似性度量方法。该方法先将高维空间进行基于网格的划
【机 构】
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空军雷达学院预警监视情报系,国防科技大学信息系统与管理学院
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金（60802080）资助.
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数据间的相似性度量是进一步分析数据集整体特性的一个重要基础。针对高维数据的相似性度量问题，提出了一种基于子空间的相似性度量方法。该方法先将高维空间进行基于网格的划分，然后在划分后的子空间内计算数据间的相似性。理论分析表明，在合理选定网格划分参数的前提下，该方法可有效减小“维度灾难”对高维数据相似性度量的影响。
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