典型文献
基于k多数值代表的混合矩阵对象数据聚类
文献摘要：
针对数据的稀疏性和高维问题,提出一种基于k多数值代表的混合矩阵对象数据聚类方法,有效反映聚类中心与聚类内矩阵对象的分布.为充分挖掘数据之间的隐含信息,该算法首先定义两个数值矩阵对象之间的相异度度量,给出一种更新聚类中心的启发式方法;然后进一步提出一种基于k多数值代表的混合矩阵对象数据聚类算法;最后在真实数据集与合成数据集上进行仿真实验.实验结果表明,该算法能有效实现包含大量记录、矩阵对象、属性的数据聚类.
文献关键词：
多数值代表;聚类;稀疏性;矩阵对象
中图分类号：
作者姓名：
赵健
作者机构：
长治学院计算机系,山西长治046011
文献出处：
引用格式：
[1]赵健-.基于k多数值代表的混合矩阵对象数据聚类)[J].吉林大学学报（理学版）,2022(04):929-942
A类：
多数值代表,矩阵对象
B类：
混合矩阵,对象数据,数据聚类,稀疏性,高维问题,聚类方法,聚类中心,隐含信息,相异度,度度,启发式方法,聚类算法,真实数据,合成数据集
AB值：
0.221826
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