【摘 要】
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随着大数据时代的到来,大量的高维数据在生活中无处不在.聚类是分析描述数据并按照某种相似性将数据归类的一项技术.传统聚类算法在面对高维数据时,往往无法进行有效的聚类处
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,徐州工业职业技术学院信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672522,61976216),2020年江苏省高校“青蓝工程”
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随着大数据时代的到来,大量的高维数据在生活中无处不在.聚类是分析描述数据并按照某种相似性将数据归类的一项技术.传统聚类算法在面对高维数据时,往往无法进行有效的聚类处理.软子空间聚类是通过分配权重,描述样本隶属于不同簇的不确定性来进行聚类,然而,当数据残缺或信息不准时,现有的软子空间聚类的准确度和效率会受到很大的影响.从软子空间聚类面临的问题出发,提出一种改进的软子空间聚类算法;同时针对数据残缺不足的问题,引入迁移学习来削弱数据量不足对聚类分析的影响;通过引入信息熵的概念,用信息熵确定高维数据权重.实验证明
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