| 具有输入知识的高维数据聚类算法研究 |
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| 引用本文： | 吴红艳,王蔚韬,文俊浩,何光辉.具有输入知识的高维数据聚类算法研究[J].计算机科学,2006,33(1):240-242. |
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| 作者姓名： | 吴红艳 王蔚韬 文俊浩 何光辉 |
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| 作者单位： | 1. 重庆大学计算机学院,重庆,400030
2. 重庆大学软件学院,重庆,400030 |
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| 基金项目： | 同济大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 针对目前聚类算法没有充分地利用输入知识，不便于知识的学习和增长的情形，提出在高维数据集的情况下，恰当地利用输入知识可以更准确有效地发现聚类，提出聚类的相关维集的概念，分析输入知识的特点，对带有输入知识的高维聚类算法进行研究，指导聚类的学习过程。
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| 关 键 词： | 聚类 聚类算法 高维数据集 输入知识 相关维集 |
Research on Clustering Algorithm of Hi-dimensional Dataset with Input Knowledge |
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| WU Hong-Yan,WANG Wei-Tao,WEN Jun-Hao,HE Guang-Hui.Research on Clustering Algorithm of Hi-dimensional Dataset with Input Knowledge[J].Computer Science,2006,33(1):240-242. |
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| Authors: | WU Hong-Yan WANG Wei-Tao WEN Jun-Hao HE Guang-Hui |
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| Affiliation: | 1.College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing 400030;2.College of ,Software Engineering, Chongqing University, Chongqing 400030 |
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| Abstract: | Due to ignorance of available input knowledge current clustering algorithms are not beneficial to the learning and increment of knowledge. With input knowledge clusters can be discovered efficiently and properly. Based on the characteristics of input knowledge the relevant dimension sets of cluster are introduced in this paper. And then clustering algorithm of hi-dimensional dataset with input knowledge is researched to supervise the clustering process. |
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| Keywords: | Clustering Clustering algorithm Hi-dimensional dataset Input knowledge Relevant dimension set |
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