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谭一松

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：北京科技大学经济管理学院更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇数据排序
  • 1篇排序
  • 1篇维数
  • 1篇聚类
  • 1篇高维
  • 1篇高维数据

机构

  • 1篇北京科技大学

作者

  • 1篇武森
  • 1篇谭一松
  • 1篇王静

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
考虑数据排序的改进CABOSFV聚类被引量：2
2011年
CABOSFV是基于稀疏特征进行高维数据聚类的高效算法,但算法的聚类质量受数据输入顺序的影响。针对此问题,提出考虑数据排序的改进CABOSFV聚类(CABOSFV_CS),通过定义稀疏性指数来描述数据的稀疏特征,并按照稀疏性指数升序对数据进行排序以改进CABOSFV算法的聚类质量。采用UCI基准数据集进行实验,结果表明与传统的CABOSFV算法相比,CABOSFV_CS有效地提高了聚类准确率。
武森王静谭一松
关键词：高维数据聚类
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