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《全国第八届工业工程与企业信息化学术会议论文集》2004年
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数据挖掘中CABOSFV聚类算法的实现与应用

武森  金海燕  高学东  
【摘要】:CABOSFV聚类算法是针时二态变量高维稀疏数据聚类问题提出的。该算法应用提出的概念“稀疏特征向量”不仅对数据进行了有效压缩,使得数据处理量大大减少,并且只需进行一次数据扫描就可以生成聚类结果。本文重点研究算法的实现,加入了计时函数测试算法的效率,通过实验表明了CABOSFV聚类算法对高维稀疏聚类问题的强处理能力,最后给出了该算法的应用实例。

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