10.3778/j.issn.1002-8331.2001-0309
拓展差异度的高维数据聚类算法
CABOSFV是一种有效的高维数据聚类算法.针对CABOSFV算法倾向于将数据对象分配到更大的类中这一问题,提出一种拓展差异度的高维数据聚类算法(CABOSFV_D).该算法引入了调整指数p,对原始稀疏差异度进行拓展,降低类大小对对象分配的影响;同时用位集的方式实现CABOSFV_D算法,使算法的运算效率明显提升.基于多个UCI标准数据集进行聚类实验,结果表明CABOSFV_D在聚类效果和时间效率上均优于原始CABOSFV算法.
拓展差异度、CABOSFV、高维聚类、CABOSFV_D、位集
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金No.71271027.No.71971025
2020-12-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
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