张泽洪
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 供职机构：江南大学信息工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于最大频繁项集的聚类算法被引量：1
- 2007年
- 鉴于高维数据的稀疏性和分类数据特点,探讨了专门针对高维分类数据的聚类方法.首先将原始数据集转换成频繁项集,再通过改造频繁模式树以及给出的剪切策略,挖掘出事务的最大频繁项集,并基于最大频繁项集(MFI)的两个属性,将具有相同MFI的对象归于一类,由此提出了基于最大频繁项集的聚类算法.通过对分类数据集的实验,表明该算法具有相当的稳定性、健壮性和有效性.
- 张伟张泽洪
- 关键词：最大频繁项集频繁模式树
- 基于最长频繁闭项集的聚类算法被引量：2
- 2007年
- 针对许多算法不适合对分类数据进行聚类的特点,提出了一种基于最长频繁闭项集(LFCI)的聚类算法。使用改造后的频繁模式树,得到每个事务的LFCI,由于LFCI的两个重要属性,因此可以将LFCI作为该事务的描述,从而直接得到聚类结果。实验证明了该算法的有效性。
- 张泽洪张伟
- 关键词：分类数据聚类算法闭项集频繁模式树
- 基于关联规则的映射聚类算法被引量：11
- 2006年
- 针对很多算法对高维数据比较敏感的问题,提出了一种基于关联规则的映射聚类算法。该方法将映射聚类算法和关联规则方法相结合,利用关联规则发现每个类在子空间的最大相关维,可以提高算法的准确性,从而可以有效的在子空间进行聚类。文章后面的实验结果说明了该方法的有效性。
- 周霆张伟张泽洪
- 关键词：高维关联规则子空间
