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聚类分析中特征选择的研究 预览 被引量:1

Study of Feature Selection in Clustering Analysis
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摘要 介绍了一种新颖的基于高斯混合模型的特征选择算法,并且应用该方法的结果对模拟数据和真实数据进行聚类。实验结果表明,该算法可以有效地确定显著属性,提高聚类准确度。 Introduce a novel feature selection algorithm based on Gaussian mixture model and do clustering on synthetic and real data making use of the results of the algorithm. The effectiveness of determining salient features and improvement of accuracy of clustering has been proved by experimental results.
作者 周宇 覃征 ZHOU Yu, QIN Zheng ( School of Software, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
出处 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第5期 55-57,62,共4页 Application Research of Computers
基金 国家“863”计划资助项目(2003AA412020)
关键词 特征显著度 特征选择 聚类 混合模型 Feature Saliency Feature Selection Clustering Mixture Model
作者简介 周宇(1982-),男,安徽巢湖人,硕士研究生,主要研究方向为数据挖掘、聚类分析; 覃征(1956-),男,湖南石门人,教授,博士生导师,主要研究方向为知识工程、软件体系结构、计算机系统集成与电子商务、复杂信息处理、移动计算。
  • 相关文献

参考文献8

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同被引文献7

引证文献1

二级引证文献26

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