随着信息技术的飞速发展和大数据时代的来临, 数据呈现出高维性, 非线性等复杂特征.
对于高维数据来说, 在全维空间上往往很难找到反映分布模式的特征区域 …

数据聚类的可视分析方法利用可视化与交互技术帮助用户对聚类过程与结果进行多角度分析,
从而发现数据内部隐藏的结构和关系. 但由于高维数据自身的“维度诅咒” 问题使得聚类分析面临 …

基于近邻方法的高维数据可视化聚类发现-[维普官方网站]-www.cqvip.com-维普网  我的维普
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信息技术和Internet 的日益发展使得互联网上的高维数据呈指数级增长, 如各种文档数据,
多媒体数据, 基因表达数据等其属性维度可以达到成百上千维甚至更高, 而高维数据聚类分析 …

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 …

高维数据的稀疏性和“维灾” 问题使得多数传统聚类算法失去作用, 因此研究高维数据集的聚类
算法己成为当前的一个热点. 子空间聚类算法是实现高维数据集聚类的有效方法之一 …