1、计算机软件与理论专业毕业论文 精品论文 基于密度的子空间聚类算法研究关键词：聚类分析 高维数据 子空间聚类 聚类算法 数据挖掘 维度效应摘要：聚类分析是数据挖掘领域最重要的研究热点之一，旨在将数据对象分组成为多个簇类，有着广阔的应用前景。随着技术进步，聚类分析许多应用领域的数据具有很高的维度。这些数据集中存在大量无关的属性，使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零；同时，产生“维度效应”现象：数据分布变得稀疏，数据间距离几乎相等非常普遍，传统的距离度量方式将失去作用。因此，为面向高维大规模数据集的聚类分析寻找适当的方法已经成为研究工作的重点。子空间聚类正是基于上述背景提出的，用于在数据集的不同子空
2、间上查找簇类，具备传统聚类方法很难实现的优点。 本文着重对基于密度的子空间聚类算法进行研究，主要工作包括以下几个方面： 对聚类分析领域的基本概念做了深入的分析，研究了目前聚类技术中的主要算法，并介绍了面向高维数据的聚类分析技术，同时还给出了常用的子空间聚类算法，分析了它们的优缺点。 针对传统方法产生大量冗余簇的不足，本文提出了一种查找无冗余簇的基于密度子空间聚类算法 NRSC。该算法使用贪心策略将每个对象自动地分配到维度最大的子空间上，对簇类做了进一步过滤，从而有效地减少了冗余簇，同时也增强了聚类结果的可理解性。 针对许多基于密度的子空间聚类算法存在内存消耗太大的困扰，本文提出了一种基于密度和
3、极大团的子空间聚类改进算法DMaxC。该算法使用极大团的方法划分数据空间，采用分治策略解决数据维度很高而内存空间不足的矛盾；利用基于参考点的聚类概念来描述数据空间几何特征，有效降低了算法时间复杂度。正文内容聚类分析是数据挖掘领域最重要的研究热点之一，旨在将数据对象分组成为多个簇类，有着广阔的应用前景。随着技术进步，聚类分析许多应用领域的数据具有很高的维度。这些数据集中存在大量无关的属性，使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零；同时，产生“维度效应”现象：数据分布变得稀疏，数据间距离几乎相等非常普遍，传统的距离度量方式将失去作用。因此，为面向高维大规模数据集的聚类分析寻找适当的方法已经成为研究工作
4、的重点。子空间聚类正是基于上述背景提出的，用于在数据集的不同子空间上查找簇类，具备传统聚类方法很难实现的优点。 本文着重对基于密度的子空间聚类算法进行研究，主要工作包括以下几个方面： 对聚类分析领域的基本概念做了深入的分析，研究了目前聚类技术中的主要算法，并介绍了面向高维数据的聚类分析技术，同时还给出了常用的子空间聚类算法，分析了它们的优缺点。 针对传统方法产生大量冗余簇的不足，本文提出了一种查找无冗余簇的基于密度子空间聚类算法 NRSC。该算法使用贪心策略将每个对象自动地分配到维度最大的子空间上，对簇类做了进一步过滤，从而有效地减少了冗余簇，同时也增强了聚类结果的可理解性。 针对许多基于密度
5、的子空间聚类算法存在内存消耗太大的困扰，本文提出了一种基于密度和极大团的子空间聚类改进算法DMaxC。该算法使用极大团的方法划分数据空间，采用分治策略解决数据维度很高而内存空间不足的矛盾；利用基于参考点的聚类概念来描述数据空间几何特征，有效降低了算法时间复杂度。聚类分析是数据挖掘领域最重要的研究热点之一，旨在将数据对象分组成为多个簇类，有着广阔的应用前景。随着技术进步，聚类分析许多应用领域的数据具有很高的维度。这些数据集中存在大量无关的属性，使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零；同时，产生“维度效应”现象：数据分布变得稀疏，数据间距离几乎相等非常普遍，传统的距离度量方式将失去作用。因此，为面向
6、高维大规模数据集的聚类分析寻找适当的方法已经成为研究工作的重点。子空间聚类正是基于上述背景提出的，用于在数据集的不同子空间上查找簇类，具备传统聚类方法很难实现的优点。 本文着重对基于密度的子空间聚类算法进行研究，主要工作包括以下几个方面： 对聚类分析领域的基本概念做了深入的分析，研究了目前聚类技术中的主要算法，并介绍了面向高维数据的聚类分析技术，同时还给出了常用的子空间聚类算法，分析了它们的优缺点。 针对传统方法产生大量冗余簇的不足，本文提出了一种查找无冗余簇的基于密度子空间聚类算法 NRSC。该算法使用贪心策略将每个对象自动地分配到维度最大的子空间上，对簇类做了进一步过滤，从而有效地减少了冗
7、余簇，同时也增强了聚类结果的可理解性。 针对许多基于密度的子空间聚类算法存在内存消耗太大的困扰，本文提出了一种基于密度和极大团的子空间聚类改进算法 DMaxC。该算法使用极大团的方法划分数据空间，采用分治策略解决数据维度很高而内存空间不足的矛盾；利用基于参考点的聚类概念来描述数据空间几何特征，有效降低了算法时间复杂度。聚类分析是数据挖掘领域最重要的研究热点之一，旨在将数据对象分组成为多个簇类，有着广阔的应用前景。随着技术进步，聚类分析许多应用领域的数据具有很高的维度。这些数据集中存在大量无关的属性，使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零；同时，产生“维度效应”现象：数据分布变得稀疏，数据间距离几
8、乎相等非常普遍，传统的距离度量方式将失去作用。因此，为面向高维大规模数据集的聚类分析寻找适当的方法已经成为研究工作的重点。子空间聚类正是基于上述背景提出的，用于在数据集的不同子空间上查找簇类，具备传统聚类方法很难实现的优点。 本文着重对基于密度的子空间聚类算法进行研究，主要工作包括以下几个方面： 对聚类分析领域的基本概念做了深入的分析，研究了目前聚类技术中的主要算法，并介绍了面向高维数据的聚类分析技术，同时还给出了常用的子空间聚类算法，分析了它们的优缺点。 针对传统方法产生大量冗余簇的不足，本文提出了一种查找无冗余簇的基于密度子空间聚类算法 NRSC。该算法使用贪心策略将每个对象自动地分配到维
9、度最大的子空间上，对簇类做了进一步过滤，从而有效地减少了冗余簇，同时也增强了聚类结果的可理解性。 针对许多基于密度的子空间聚类算法存在内存消耗太大的困扰，本文提出了一种基于密度和极大团的子空间聚类改进算法 DMaxC。该算法使用极大团的方法划分数据空间，采用分治策略解决数据维度很高而内存空间不足的矛盾；利用基于参考点的聚类概念来描述数据空间几何特征，有效降低了算法时间复杂度。聚类分析是数据挖掘领域最重要的研究热点之一，旨在将数据对象分组成为多个簇类，有着广阔的应用前景。随着技术进步，聚类分析许多应用领域的数据具有很高的维度。这些数据集中存在大量无关的属性，使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零；
10、同时，产生“维度效应”现象：数据分布变得稀疏，数据间距离几乎相等非常普遍，传统的距离度量方式将失去作用。因此，为面向高维大规模数据集的聚类分析寻找适当的方法已经成为研究工作的重点。子空间聚类正是基于上述背景提出的，用于在数据集的不同子空间上查找簇类，具备传统聚类方法很难实现的优点。 本文着重对基于密度的子空间聚类算法进行研究，主要工作包括以下几个方面： 对聚类分析领域的基本概念做了深入的分析，研究了目前聚类技术中的主要算法，并介绍了面向高维数据的聚类分析技术，同时还给出了常用的子空间聚类算法，分析了它们的优缺点。 针对传统方法产生大量冗余簇的不足，本文提出了一种查找无冗余簇的基于密度子空间聚类
11、算法 NRSC。该算法使用贪心策略将每个对象自动地分配到维度最大的子空间上，对簇类做了进一步过滤，从而有效地减少了冗余簇，同时也增强了聚类结果的可理解性。 针对许多基于密度的子空间聚类算法存在内存消耗太大的困扰，本文提出了一种基于密度和极大团的子空间聚类改进算法 DMaxC。该算法使用极大团的方法划分数据空间，采用分治策略解决数据维度很高而内存空间不足的矛盾；利用基于参考点的聚类概念来描述数据空间几何特征，有效降低了算法时间复杂度。聚类分析是数据挖掘领域最重要的研究热点之一，旨在将数据对象分组成为多个簇类，有着广阔的应用前景。随着技术进步，聚类分析许多应用领域的数据具有很高的维度。这些数据集中
12、存在大量无关的属性，使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零；同时，产生“维度效应”现象：数据分布变得稀疏，数据间距离几乎相等非常普遍，传统的距离度量方式将失去作用。因此，为面向高维大规模数据集的聚类分析寻找适当的方法已经成为研究工作的重点。子空间聚类正是基于上述背景提出的，用于在数据集的不同子空间上查找簇类，具备传统聚类方法很难实现的优点。 本文着重对基于密度的子空间聚类算法进行研究，主要工作包括以下几个方面： 对聚类分析领域的基本概念做了深入的分析，研究了目前聚类技术中的主要算法，并介绍了面向高维数据的聚类分析技术，同时还给出了常用的子空间聚类算法，分析了它们的优缺点。 针对传统方法产生大量冗
13、余簇的不足，本文提出了一种查找无冗余簇的基于密度子空间聚类算法 NRSC。该算法使用贪心策略将每个对象自动地分配到维度最大的子空间上，对簇类做了进一步过滤，从而有效地减少了冗余簇，同时也增强了聚类结果的可理解性。 针对许多基于密度的子空间聚类算法存在内存消耗太大的困扰，本文提出了一种基于密度和极大团的子空间聚类改进算法 DMaxC。该算法使用极大团的方法划分数据空间，采用分治策略解决数据维度很高而内存空间不足的矛盾；利用基于参考点的聚类概念来描述数据空间几何特征，有效降低了算法时间复杂度。聚类分析是数据挖掘领域最重要的研究热点之一，旨在将数据对象分组成为多个簇类，有着广阔的应用前景。随着技术进
14、步，聚类分析许多应用领域的数据具有很高的维度。这些数据集中存在大量无关的属性，使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零；同时，产生“维度效应”现象：数据分布变得稀疏，数据间距离几乎相等非常普遍，传统的距离度量方式将失去作用。因此，为面向高维大规模数据集的聚类分析寻找适当的方法已经成为研究工作的重点。子空间聚类正是基于上述背景提出的，用于在数据集的不同子空间上查找簇类，具备传统聚类方法很难实现的优点。 本文着重对基于密度的子空间聚类算法进行研究，主要工作包括以下几个方面： 对聚类分析领域的基本概念做了深入的分析，研究了目前聚类技术中的主要算法，并介绍了面向高维数据的聚类分析技术，同时还给出了常用的子
15、空间聚类算法，分析了它们的优缺点。 针对传统方法产生大量冗余簇的不足，本文提出了一种查找无冗余簇的基于密度子空间聚类算法 NRSC。该算法使用贪心策略将每个对象自动地分配到维度最大的子空间上，对簇类做了进一步过滤，从而有效地减少了冗余簇，同时也增强了聚类结果的可理解性。 针对许多基于密度的子空间聚类算法存在内存消耗太大的困扰，本文提出了一种基于密度和极大团的子空间聚类改进算法 DMaxC。该算法使用极大团的方法划分数据空间，采用分治策略解决数据维度很高而内存空间不足的矛盾；利用基于参考点的聚类概念来描述数据空间几何特征，有效降低了算法时间复杂度。聚类分析是数据挖掘领域最重要的研究热点之一，旨在
16、将数据对象分组成为多个簇类，有着广阔的应用前景。随着技术进步，聚类分析许多应用领域的数据具有很高的维度。这些数据集中存在大量无关的属性，使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零；同时，产生“维度效应”现象：数据分布变得稀疏，数据间距离几乎相等非常普遍，传统的距离度量方式将失去作用。因此，为面向高维大规模数据集的聚类分析寻找适当的方法已经成为研究工作的重点。子空间聚类正是基于上述背景提出的，用于在数据集的不同子空间上查找簇类，具备传统聚类方法很难实现的优点。 本文着重对基于密度的子空间聚类算法进行研究，主要工作包括以下几个方面： 对聚类分析领域的基本概念做了深入的分析，研究了目前聚类技术中的主要算法
17、，并介绍了面向高维数据的聚类分析技术，同时还给出了常用的子空间聚类算法，分析了它们的优缺点。 针对传统方法产生大量冗余簇的不足，本文提出了一种查找无冗余簇的基于密度子空间聚类算法 NRSC。该算法使用贪心策略将每个对象自动地分配到维度最大的子空间上，对簇类做了进一步过滤，从而有效地减少了冗余簇，同时也增强了聚类结果的可理解性。 针对许多基于密度的子空间聚类算法存在内存消耗太大的困扰，本文提出了一种基于密度和极大团的子空间聚类改进算法 DMaxC。该算法使用极大团的方法划分数据空间，采用分治策略解决数据维度很高而内存空间不足的矛盾；利用基于参考点的聚类概念来描述数据空间几何特征，有效降低了算法时
18、间复杂度。聚类分析是数据挖掘领域最重要的研究热点之一，旨在将数据对象分组成为多个簇类，有着广阔的应用前景。随着技术进步，聚类分析许多应用领域的数据具有很高的维度。这些数据集中存在大量无关的属性，使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零；同时，产生“维度效应”现象：数据分布变得稀疏，数据间距离几乎相等非常普遍，传统的距离度量方式将失去作用。因此，为面向高维大规模数据集的聚类分析寻找适当的方法已经成为研究工作的重点。子空间聚类正是基于上述背景提出的，用于在数据集的不同子空间上查找簇类，具备传统聚类方法很难实现的优点。 本文着重对基于密度的子空间聚类算法进行研究，主要工作包括以下几个方面： 对聚类分析领
19、域的基本概念做了深入的分析，研究了目前聚类技术中的主要算法，并介绍了面向高维数据的聚类分析技术，同时还给出了常用的子空间聚类算法，分析了它们的优缺点。 针对传统方法产生大量冗余簇的不足，本文提出了一种查找无冗余簇的基于密度子空间聚类算法 NRSC。该算法使用贪心策略将每个对象自动地分配到维度最大的子空间上，对簇类做了进一步过滤，从而有效地减少了冗余簇，同时也增强了聚类结果的可理解性。 针对许多基于密度的子空间聚类算法存在内存消耗太大的困扰，本文提出了一种基于密度和极大团的子空间聚类改进算法 DMaxC。该算法使用极大团的方法划分数据空间，采用分治策略解决数据维度很高而内存空间不足的矛盾；利用基
20、于参考点的聚类概念来描述数据空间几何特征，有效降低了算法时间复杂度。聚类分析是数据挖掘领域最重要的研究热点之一，旨在将数据对象分组成为多个簇类，有着广阔的应用前景。随着技术进步，聚类分析许多应用领域的数据具有很高的维度。这些数据集中存在大量无关的属性，使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零；同时，产生“维度效应”现象：数据分布变得稀疏，数据间距离几乎相等非常普遍，传统的距离度量方式将失去作用。因此，为面向高维大规模数据集的聚类分析寻找适当的方法已经成为研究工作的重点。子空间聚类正是基于上述背景提出的，用于在数据集的不同子空间上查找簇类，具备传统聚类方法很难实现的优点。 本文着重对基于密度的子空间
21、聚类算法进行研究，主要工作包括以下几个方面： 对聚类分析领域的基本概念做了深入的分析，研究了目前聚类技术中的主要算法，并介绍了面向高维数据的聚类分析技术，同时还给出了常用的子空间聚类算法，分析了它们的优缺点。 针对传统方法产生大量冗余簇的不足，本文提出了一种查找无冗余簇的基于密度子空间聚类算法 NRSC。该算法使用贪心策略将每个对象自动地分配到维度最大的子空间上，对簇类做了进一步过滤，从而有效地减少了冗余簇，同时也增强了聚类结果的可理解性。 针对许多基于密度的子空间聚类算法存在内存消耗太大的困扰，本文提出了一种基于密度和极大团的子空间聚类改进算法 DMaxC。该算法使用极大团的方法划分数据空间
22、，采用分治策略解决数据维度很高而内存空间不足的矛盾；利用基于参考点的聚类概念来描述数据空间几何特征，有效降低了算法时间复杂度。聚类分析是数据挖掘领域最重要的研究热点之一，旨在将数据对象分组成为多个簇类，有着广阔的应用前景。随着技术进步，聚类分析许多应用领域的数据具有很高的维度。这些数据集中存在大量无关的属性，使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零；同时，产生“维度效应”现象：数据分布变得稀疏，数据间距离几乎相等非常普遍，传统的距离度量方式将失去作用。因此，为面向高维大规模数据集的聚类分析寻找适当的方法已经成为研究工作的重点。子空间聚类正是基于上述背景提出的，用于在数据集的不同子空间上查找簇类，具
23、备传统聚类方法很难实现的优点。 本文着重对基于密度的子空间聚类算法进行研究，主要工作包括以下几个方面： 对聚类分析领域的基本概念做了深入的分析，研究了目前聚类技术中的主要算法，并介绍了面向高维数据的聚类分析技术，同时还给出了常用的子空间聚类算法，分析了它们的优缺点。 针对传统方法产生大量冗余簇的不足，本文提出了一种查找无冗余簇的基于密度子空间聚类算法 NRSC。该算法使用贪心策略将每个对象自动地分配到维度最大的子空间上，对簇类做了进一步过滤，从而有效地减少了冗余簇，同时也增强了聚类结果的可理解性。 针对许多基于密度的子空间聚类算法存在内存消耗太大的困扰，本文提出了一种基于密度和极大团的子空间聚
24、类改进算法 DMaxC。该算法使用极大团的方法划分数据空间，采用分治策略解决数据维度很高而内存空间不足的矛盾；利用基于参考点的聚类概念来描述数据空间几何特征，有效降低了算法时间复杂度。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l
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