面向分类数据重叠子空间聚类算法SCCAT.PDFVIP

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2018-10-13 发布于湖北
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( ) 第卷第期西南大学学报自然科学版年月３８３　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　２０１６３ ( ) Vol３８　No３ JournalofSouthwestUniversit NaturalScienceEdition Mar　２０１６ y : / DOI １０１３７１８ cnkixdzk２０１６０３０２７ j 面向分类数据的重叠子空间聚类算法 ① SCCAT 张辉荣, 唐雁, 何荧, 石教开, 徐平安　　　　　　 , 西南大学计算机与信息科学学院重庆４００７１５ : ( ), 摘要改进了面向分类数据的重叠子空间聚类算法 ROCAT 提出了面向分类数据的重叠子空间聚类算法 ( ) ( ) ; SCCAT ．利用数据凝聚力模型 DCC代替 ROCAT的数据压缩模型以提高算法精度将源数据集分为样本 , , 内数据集和样本外数据集采取对样本内数据聚类对样本外数据分类的方法完成聚类来降低算法复杂度． , , 实验结果表明 SCCAT在提高算法精度的同时也降低了算法的时间复杂度和空间复杂度适用于大规模数据的处理． : ; ; ; 关键词分类数据复杂度精度凝聚力　　中图分类号: 文献标志码: 文章编号: ( ) TP３９１　　　　 A　　　　１６７３９８６８２０１６０３０１７１０６ , , 随着科学技术在工业界与产业界的广泛推广和使用近十年来数据的规模正以数十倍于之前的增长 [１－１６] , , 速度快速膨胀因此如何处理这些规模庞大的数据成为了近年来研究者最关注的问题之一．这些数 : 、 , , 据的形式大致可以分为如下三种类型数值型分类型以及混合型所谓数值型也叫连续型指的是两个． , 、 , 不同的值之间可取的值有无穷多个的其它取值如长度气温等这种类型的数据具有很多几何特性可以