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给出了兴趣子空间的定义，采用基于Chernoff-Hoeffding边界，带回溯的深度优先搜索算法来挖掘最大兴趣子空间，并运用高维真实数据和合成数据检验算法的有效性。高维数据的挖掘面临着数据分布的稀疏性和特征空间的相交性所带来的挑战。
兴趣子空间挖掘算法在高维数据聚类中的应用
【摘 要】
：
给出了兴趣子空间的定义，采用基于Chernoff-Hoeffding边界，带回溯的深度优先搜索算法来挖掘最大兴趣子空间，并运用高维真实数据和合成数据检验算法的有效性。高维数据的挖掘面临
【机 构】
：
东华大学计算机科学与技术学院,广西大学计算机与信息工程学院,广西计算中心
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
：
2007年2期
【基金项目】
：
国家“863”计划基金资助项目（2002AA423430）,广西大学基金资助项目
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