子空间聚类算法的研究新进展

陈慧萍;王煜;王建东

【期刊名称】《计算机仿真》

【年(卷),期】2007(024)003

【摘要】高维数据聚类是聚类技术的难点和重点,子空间聚类是实现高维数据集聚类的有效途径,它是在高维数据空间中对传统聚类算法的一种扩展,其思想是将搜索局部化在相关维中进行.该文从不同的搜索策略即自顶向下策略和自底向上策略两个方面对子空间聚类算法的思想进行了介绍,对近几年提出的子空间聚类算法作了综述,从算法所需参数、算法对参数的敏感度、算法的可伸缩性以及算法发现聚类的形状等多个方面对典型的子空间聚类算法进行了比较分析,对子空间聚类算法面临的挑战和未来的发展趋势进行了讨论.

【总页数】6页(6-10,34)

【关键词】数据挖掘;聚类;高维数据集;子空间

【作者】陈慧萍;王煜;王建东

【作者单位】河海大学计算机信息工程学院,江苏,常州,213022;南京航空航天大学,江苏,南京,210016;河海大学计算机信息工程学院,江苏,常州,213022;南京航空航天大学,江苏,南京,210016

【正文语种】中文

【中图分类】TP311

【相关文献】

1.TLWCC:一种双层子空间加权协同聚类算法 [J], 肖龙飞; 陈小军

2.一种基于信息熵的子空间聚类算法 [J], 刘竞杰; 陶亮