【摘 要】
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聚类分析是数据挖掘领域中一个重要的研究课题。传统的聚类算法在在低维空间小数据集中能够有效地进行聚类,但在高维大数据集中,由于数据的稀疏性,存在大量孤立点等问题,聚类
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聚类分析是数据挖掘领域中一个重要的研究课题。传统的聚类算法在在低维空间小数据集中能够有效地进行聚类,但在高维大数据集中,由于数据的稀疏性,存在大量孤立点等问题,聚类效果不甚理想。本文在传统聚类算法的基础上,着重对小波聚类算法进行了分析与研究。
Clustering analysis is an important research topic in the field of data mining. Traditional clustering algorithms can effectively cluster small datasets in low-dimensional space, but in high-dimensional large datasets, due to the sparsity of data and the large number of isolated points, the clustering effect is not ideal. Based on the traditional clustering algorithm, this paper focuses on the wavelet clustering algorithm analysis and research.
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