杨海涛

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发文主题：多维数据率失真无监督聚类更多>>
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基于量化误差与分形理论的高计算效率无监督聚类研究
《计算机应用研究》2016年第10期2919-2922,共4页胡国生 杨海涛 
浙江省自然科学基金资助项目(Y1090416);浙江省自然科学基金资助项目(Y1091084)
已有的矢量聚类算法需学习较多的复杂数据方可获得较好的聚类效果,而对于多维的大数据性能较弱,为此提出一种基于量化误差与分形理论的高计算效率无监督聚类算法。首先,为数据集建立量化误差的参数化模型,基于数据集的空间结构获得数据...
关键词：分形理论 量化误差 率失真曲线 无监督聚类 多维数据 
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