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現(xiàn)有聚類算法面向高維稀疏數(shù)據(jù)時(shí)多數(shù)未考慮類簇可重疊和離群點(diǎn)的存在，導(dǎo)致聚類效果不理想。為此，提出一種可重疊子空間K- Means聚類算法。設(shè)計(jì)類簇子空間計(jì)算策略，在聚類過(guò)程中動(dòng)態(tài)更新每個(gè)類簇的屬性子空間并定義合理的約東函數(shù)指導(dǎo)聚類過(guò)程，從而實(shí)現(xiàn)類簇的可重疊性與離群點(diǎn)的控制。在此基礎(chǔ)上定義合理的目標(biāo)函數(shù)對(duì)傳統(tǒng)K- Means算法進(jìn)行修正，利用熵權(quán)約東分別計(jì)算每個(gè)類簇中各維度的權(quán)重，使用權(quán)重值標(biāo)識(shí)不同類簇中維度的相對(duì)重要性，并加入控制重疊程度和離群值數(shù)量的參數(shù)。在人工數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在NMI、F指標(biāo)上均優(yōu)于 EWKM Neo-k-means、OKM等子空間聚類算法，具有更好的聚類結(jié)果。
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