【摘 要】
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本文主要处理任意p维欧氏空间中的数据,设数据簇内的数据点服从均匀分布,提出了一种基于自相似合并的快速算法SSM(Similarity Self-Merging).该算法的基本思想是,结合均匀分布的性质,重新定义数据簇与簇之间的距离度量,并以此度量合并子簇.本文第2节给出了相关的工作.第3节讨论了建立SSM算法所需要的基本理论.第4节描述SSM算法.第5节是实验比较.总结放在第6节.
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院(成都)
【出 处】
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2003年全国理论计算机科学学术年会
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本文主要处理任意p维欧氏空间中的数据,设数据簇内的数据点服从均匀分布,提出了一种基于自相似合并的快速算法SSM(Similarity Self-Merging).该算法的基本思想是,结合均匀分布的性质,重新定义数据簇与簇之间的距离度量,并以此度量合并子簇.本文第2节给出了相关的工作.第3节讨论了建立SSM算法所需要的基本理论.第4节描述SSM算法.第5节是实验比较.总结放在第6节.
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