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针对传统基于距离度量的聚类算法难以适合高维数据聚类以及高维数据之间相似度难定义的问题,提出了一种新的高维数据聚类算法.该算法基于一个能够更准确地表达出高维对象之间相似性的度量函数,首先计算对象两两之间的相似度并得出一个相似度矩阵,然后根据该相似度矩阵和阈值大小自底向上对数据进行聚类分析.实验结果显示,该算法能够获得质量更高的聚类结果,并且不受孤立点影响,对输入数据顺序也不敏感. 相似文献
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基于图书馆信息管理系统上的学生书籍借阅信息,分析学生的借书行为习惯与学生的专业成绩之间的关系,通过对学生借书信息进行分类处理,最后运用关联规则的挖掘算法,提出并构建了一个学生专业成绩挖掘模型.利用该模型,可以通过学生的书籍借阅情况来分析和预测学生的专业成绩. 相似文献
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