两阶段密度意识子空间聚类模型

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两阶段密度意识子空间聚类模型

更新时间：2025-07-09

- 两阶段密度意识子空间聚类模型
- Issue 10, Pages: 108-114(2014)
- 作者机构：
  
  1. 中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心
  2. 中国科学院大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP311.13
- Published：2014
- 稿件说明：
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[J]. 2014, (10): 108-114.
DOI：

[J]. 2014, (10): 108-114. DOI：

摘要

针对网格聚类方法在高维子空间聚类中网格规模随着维度急剧升高的问题

以及差别阈值方法引入干扰小聚簇的问题

提出一种具有两个网格划分阶段的密度意识子空间聚类模型。该模型第一阶段采用粗网格找出可能存在聚类的子空间区域

第二阶段在这些区域中进行等效精度更高的网格划分并找出所有致密单元。该模型在两个阶段处理的网格规模均远低于密度意识子空间聚类模型在相同划分精度下的网格规模

同时利用第一阶段对网格空间的筛选作用降低小聚簇干扰

提高聚类质量。合成数据集实验表明:该模型聚类精准率和查全率性能明显优于原模型;基于真实数据集实验

相比一次划分模型

该模型以损失0.4%数据点的代价提高输出聚类密度19.4%

聚类质量大幅提升。

Abstract

关键词

Keywords

references

朱林,雷景生,毕忠勤,杨杰.一种基于数据流的软子空间聚类算法[J].软件学报,2013(11).

夏虎,庄健,于德弘.面向高维特征故障数据的进化软子空间聚类算法[J].西安交通大学学报,2013(05).

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