【摘 要】
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聚类是数据挖掘的一个重要方面,而对高维混合特征数据聚类仍然是一个具有挑战性的问题.针对高维混合特征数据下欧氏距离失去意义的问题,提出了一种基于随机贪婪的树状基学习器集成的森林聚类算法.模型能够利用树状基学习器集成的优点,同时处理离散和连续特征混合下的数据以及高维度的数据.借鉴随机森林计算相似度矩阵的方法,计算聚类森林中样本之间的相似度,用相似度矩阵代替传统聚类时的欧氏距离,解决了高维混合特征数据下欧氏距离没有意义的问题.通过在合成数据集和真实数据集上的一系列实验,与传统聚类算法进行对比,以纯度为评价指标,
【机 构】
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聚类是数据挖掘的一个重要方面,而对高维混合特征数据聚类仍然是一个具有挑战性的问题.针对高维混合特征数据下欧氏距离失去意义的问题,提出了一种基于随机贪婪的树状基学习器集成的森林聚类算法.模型能够利用树状基学习器集成的优点,同时处理离散和连续特征混合下的数据以及高维度的数据.借鉴随机森林计算相似度矩阵的方法,计算聚类森林中样本之间的相似度,用相似度矩阵代替传统聚类时的欧氏距离,解决了高维混合特征数据下欧氏距离没有意义的问题.通过在合成数据集和真实数据集上的一系列实验,与传统聚类算法进行对比,以纯度为评价指标,该算法在混合特征数据集上的聚类纯度明显高于传统聚类算法.
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“嫦娥四号”中继星于2018年6月14日成功进入地月L2点Halo轨道,承担地面测控站与“嫦娥四号”着陆器的数据传输功能.目前“嫦娥四号”中继星处于稀疏观测模式,平均4～5天进行一次观测.分析了2021年1月“嫦娥四号”中继星绕地月L2点的定轨精度,结果表明:中继星绕L2点轨道精度优于2 km,包含有甚长基线干涉测量技术(Very Long Baseline Interferometry,VLBI)时延和时延率的弧段达到百米量级;在有VLBI观测的前提下,合理分配测距和测速弧段的覆盖时段,能在数据覆盖率相
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