【摘 要】
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维数灾难是数据挖掘过程中的重要问题.为解决K均值聚类过程中的维数灾难问题,本文以欧式距离作为距离的计算方式,采用主成分（PCA）方法对数据源进行降维,实验获得在不同数据规模
【基金项目】
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国家社会科学基金项目（15BTQ043）,安徽省自然科学基金项目（1408085MF127）,安徽省高校省级优秀青年人才基金重点项目（2013SQRL031ZD）,教育部人文社会科学研究规划基金项目（12YJA630136）
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维数灾难是数据挖掘过程中的重要问题.为解决K均值聚类过程中的维数灾难问题,本文以欧式距离作为距离的计算方式,采用主成分（PCA）方法对数据源进行降维,实验获得在不同数据规模、特征下的K均值方法的聚类时间.设置对照组对时间、差异性、迭代次数三个方面进行比较.通过实验总结出,数据源的大小与维数共同影响降维聚类的时间效益：数据数量越大,降维聚类的时间收益越大,数据维数越大,降维聚类的时间收益越小;数据源的线性程度影响降维聚类与非降维聚类结果的差异大小：数据线性程度越高,两次聚类结果差异性越小.反之,差异性越大;
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