【摘要】：提出一種維度概率摘要模型,將聚類產生的簇摘要信息采用各維度的概率分布來表示;定義點簇相似度、簇簇相似度等相似性度量方法;提出一種基于維度概率摘要模型的凝聚層次聚類算法.實驗分析發(fā)現,所提模型和算法能夠產生高質量的聚類,能夠避免噪聲點的影響并發(fā)現離群點,能夠自動發(fā)現聚類,算法穩(wěn)定可靠且對高維數據集聚類效果很好.
[Abstract]:In this paper, a dimensional probability summary model is proposed, in which the cluster summary information generated by clustering is represented by the probability distribution of each dimension; the similarity measures such as point cluster similarity and cluster similarity are defined; and a condensed hierarchical clustering algorithm based on dimensional probability summary model is proposed. The experimental analysis shows that the proposed model and algorithm can produce high quality clustering, avoid the influence of noise points and find outliers, and can automatically find clustering. The algorithm is stable and reliable and has a good effect on high-dimensional data clustering.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學計算機科學與技術學院;溫州職業(yè)技術學院信息技術系;
【基金】：水利部公益性行業(yè)科研專項基金項目(201401044) 國家科技支撐計劃子課題項目(2012BAD10B0101)
【分類號】：TP311.13

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2521254