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邵昌昇

作品数：1 被引量：23H指数：1
供职机构：上海大学机电工程与自动化学院更多>>
发文基金：国际科技合作与交流专项项目更多>>
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篇数据挖掘
  • 1篇维数
  • 1篇高维
  • 1篇高维数据

机构

  • 1篇上海大学

作者

  • 1篇楼巍
  • 1篇严利民
  • 1篇邵昌昇

传媒

  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
高维数据中的相似性度量算法的改进被引量：23
2011年
高维数据之间的相似性度量问题是高维空间数据挖掘中所面临的问题之一。为了有效解决高维效应给相似性度量带来的种种问题,首先分析传统相似性度量算法,得出其局限性。再通过对传统度量算法进行改进,提出新的Close函数,以弥补传统相似性度量算法应用在高维空间时的不足。提出Close函数后,将其与几种传统的相似性度量算法作比较,得出新算法在高维空间相似性度量方面的优越性。文中最后用Matlab对该函数做了定量分析,实验证明该函数在高维空间中能有效避免噪声和维灾效应的影响。
邵昌昇楼巍严利民
关键词：数据挖掘高维数据
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