特征加权优化软子空间聚类算法比传统算法的优越性分析

聚类算法在当前的各个领域都有着非常广泛的应用,常见的有生物学和医学领域的数据探测、信息检索以及文本挖掘和图像处理等.尤其是目前随着计算机信息技术的发展,数据的规模比以往更大,数据挖掘工作需要的数据特征维数大大增加.导致高维数特征加权和选择面临多学科交叉的问题,大大增加了空间聚类分析的工作难度.本文将分析特征加权优化软子空间聚类算法,并将其与传统算法进行了对比,总结了其优越性.