【摘 要】
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聚类分析是数据挖掘领域中一个基础而活跃的研究课题。由于大多数的聚类方法在处理高维数据时会出现高维失效问题,维简约成为高维聚类中一个非常重要的处理步骤。通过分析对
【机 构】
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解放军理工大学,中国电子系统工程研究所
【基金项目】
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国家973重点基础研究发展规划资助项目(G19980305084);国家自然科学基金资助项目(69975024).
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聚类分析是数据挖掘领域中一个基础而活跃的研究课题。由于大多数的聚类方法在处理高维数据时会出现高维失效问题,维简约成为高维聚类中一个非常重要的处理步骤。通过分析对象间相似性度量与原始数据分布间的关系,提出一种基于熵的特征筛选方法。该方法通过构造一个基于对象间相似度的熵度量,对原始特征集中的每个特征进行重要性评估,从而获得重要特征子集。实验结果显示,该方法可以有效剔除高维数据集中的不重要或噪声特征,改善聚类算法的性能和聚类结果的可理解性。
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