【摘 要】
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针对低维多流形非相似结构数据，提出一种基于变化率聚类的算法。首先观察数据，按结构对数据进行分类，然后在同构的数据点之间按变化率进行划分，最终实现数据聚类。实验结果证明，该
【机 构】
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山东科技大学计算机科学与工程学院,中国科学院大学文献情报中心
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针对低维多流形非相似结构数据，提出一种基于变化率聚类的算法。首先观察数据，按结构对数据进行分类，然后在同构的数据点之间按变化率进行划分，最终实现数据聚类。实验结果证明，该算法能够有效对低维多流形非相似结构数据进行聚类分析，聚类效果明显优于LRR、SSC等传统算法，且时间复杂度较低，有较强的适用性。
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