高维数据上的自适应谱聚类降维方法研究  

The approach of adaptive spectral clustering analysis on high dimensional data

作　　者：蔡利平[1] 周绪川[2] 

机构地区：[1]西南民族大学校园网络管理中心 [2]西南民族大学计算机科学与技术学院,四川成都610041

出　　处：《西南民族大学学报（自然科学版）》2010年第5期841-843,共3页Journal of Southwest Minzu University(Natural Science Edition)

基　　金：四川省科技厅项目资金资助;作者为项目主持人;项目编号:2008ZR0162

摘　　要：本文从数据挖掘的角度,研究高维数据的有效聚类分析技术,针对高维科学数据提出一种基于子空间的自适应谱聚类方法,该方法通过采用谱分析技术将高维数据投影到低维空间,仿真结果表明,得到了很好的检测效果.Data mining is a very important tool in knowledge discovery.It aims at discovering the valuable patterns hidden in large volume of data.For high-dimensional scientific data,an adaptive spectral clustering method has been proposed.The experimental results on numerical simulation of scientific data show the improvement of proposed method.

关 键 词：高维数据 子空间 谱聚类 投影 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]