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基于数据流形结构的聚类方法及其应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着信息社会的不断发展,人类已经进入了信息爆炸时代,海量的数据使数据处理变得繁琐复杂,因此如何对现有的高维数据降维、聚类,并在一定程度上消除高维数据中存在的噪声是解决该问题的关键.基于相关的理论知识采用先降维后聚类的步骤,把高维数据按照子空间结构和流形结构两种情况分类,运用稀疏子空间聚类、谱多流形聚类、K-manifolds方法进行建模求解,通过对各种方法的对比,得出谱多流形聚类方法运行速度快,聚类准确度高,是最具有一般性特征的模型. 相似文献
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