文件名称：论文研究-基于方差权重矩阵模型的高维数据子空间聚类算法.pdf
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更新时间：2022-08-11 13:43:50
子空间聚类, 方差权重矩阵, 模糊C-均值聚类, 高维数据
在处理高维数据时, 聚类的工作往往归结为对子空间的划分问题。大量的真实实验数据表明, 相同的属性对于高维数据的每一类子空间而言并不是同等重要的, 因此, 在FCM算法的基础上引入了方差权重矩阵模型, 创造出了新的聚类算法称之为WM-FCM。该算法通过不断地聚类迭代调整权重值, 使得其重要的属性在各个子空间内更为显著地表征出来, 从而达到更好的聚类效果。从基于模拟数据集以及UCI数据集的实验结果表明, 该改进的算法是有效的。