【摘 要】
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针对传统的应用于基因表示的最小生成树（MST）聚类算法在时间复杂度和聚类质量上的不足，提出了一种新的应用于数据处理的改进最小生成树（IMST）的聚类算法．该算法在提高构造最小生成
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60673131);黑龙江省自然科学基金资助项目(F200608);黑龙江省教育厅海外学人科研资助重点资助项目(1152hq08)
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针对传统的应用于基因表示的最小生成树（MST）聚类算法在时间复杂度和聚类质量上的不足，提出了一种新的应用于数据处理的改进最小生成树（IMST）的聚类算法．该算法在提高构造最小生成树的效率的同时，通过对初步划分的生成树用矩阵表示，以度最大的结点作为聚类中心，再根据中心点算法完成聚类，解决了以往最小生成树算法无法解决的多个簇用短边或长度相同的边相连无法分类的问题，从而提高了聚类速度，改善了聚类的质量．通过对多维数据进行分析，计算各个属性的差异度，得出结论：一些属性的存在对于构造最小生成树有很小的影响或没有影响
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