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题名多尺度聚类挖掘算法
被引量：7
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作者
韩玉辉
赵书良
柳萌萌
罗燕
丁亚飞
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机构
河北师范大学数学与信息科学学院
河北师范大学河北省计算数学与应用重点实验室
河北师范大学移动物联网研究院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第8期244-248,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(71271067)
国家社会科学基金项目(13BTY011)
+2 种基金
国家社科基金重大项目(13&ZD091)
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2014196)
河北师范大学硕士基金(201402002)资助
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文摘
数据挖掘领域在多尺度研究上已取得了一些进展。然而,当前研究主要集中于空间、图像数据的多尺度挖掘,并且传统的聚类挖掘并未对数据集的多尺度特性进行单独的研究。针对存在的问题,进行了普适性的多尺度聚类挖掘理论和方法的研究。首先,根据概念分层理论扩展尺度定义并构建多尺度数据集;其次,阐述尺度转换原因、分类,归纳多尺度聚类的定义;然后,以克里格法为理论基础,给出多尺度聚类尺度上推算法MSCSUA和多尺度聚类尺度下推算法MSCSDA;最后,利用公用UCI聚类数据集和H省全员人口真实数据集对算法进行实验验证,结果表明MSCSUA和MSCSDA是有效、可行的。
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关键词
多尺度
聚类
尺度转换
多尺度聚类挖掘
克里格法
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Keywords
Multi-scale, Clustering, Scale conversion, Multi-scale clustering mining, Kriging
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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