高维空间数据灰色凸关联度聚类算法仿真

摘要：

为了提升数据聚类效果与效率,提出一种基于灰色凸关联度的高维空间数据聚类算法.采用灰色凸关联度组建截断幂基三次样条函数,根据灰色凸关联算法组建关联度模型去除高维空间数据中的噪声.选择相似度最高的两个簇类合并处理,组建一个最相似线性表,采用其表示每个簇类和最相似簇类两者之间的相似度.在聚类过程中,选择最相似的簇类合并,同时引入信息熵对聚类结果迭代寻优,最终实现高维空间数据聚类.经过具体实验测试结果分析可知,所提算法不仅能够有效降低时间复杂度,同时还能够获取精准的聚类结果.

关键词：灰色凸关联度、高维空间、数据聚类、信息熵、最相似线性表

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：523-527