一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法
摘要：提出了一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法,并对算法有效性进行了验证.该算法通过减少样本点数量的方法达到减少稠密子空间数量.在发现高维稠密子空间时,对样本库进行精简.这些样本点的求得能有效减少求解最小聚类的时间复杂度.
关键词：数据挖掘聚类网格密度高维数据子空间最小聚类
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2005-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 55-56,59 )
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