李克非
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
- 供职机构：重庆邮电大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划重庆市教育委员会科学技术研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于属性相关性分析的子空间搜索算法被引量：2
- 2009年
- 在高维子空间聚类算法中,子空间识别质量有助于改善算法性能。提出了基于属性相关性分析的子空间搜索算法,利用相对熵去除冗余属性,根据联合基尼值判断两两非冗余属性之间的相关性,形成属性关系图,并在此属性关系图上搜索相似兴趣子空间。实验结果表明算法参数容易设置,有较好的子空间识别能力。
- 夏英李克非
- 关键词：相对熵
- 基于网格梯度的多密度聚类算法被引量：6
- 2008年
- 大多数现有的聚类算法都致力于发现任意形状、任意大小的类,但很难有效处理多密度的数据集。提出的算法利用网格聚类速度快的特点,先通过高斯平滑去除噪声,再采用网格梯度的思想找出隐藏在多密度数据集中的簇。算法在人工数据集上进行了实验,结果表明该算法能有效地去除噪声,发现多密度的簇,具有较好的聚类效果。
- 夏英李克非丰江帆
- 关键词：聚类算法网格
