用SOM聚类实现多级高维点数据索引

被引：6

作者：

杨志荣

李磊

机构：

[1] 中山大学软件研究所,中山大学软件研究所广州,广州

来源：

计算机研究与发展 | 2003年 / 01期

关键词：

基于内容; 高维; 索引; SOM; 聚类; 剪枝;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

高维点数据的索引是基于内容的信息检索的主要研究问题之一从SOM聚类算法出发 ,利用自组织映射的良好性能 ,解决了R Tree及其变体算法中的边界索引问题 ,并能适应维数更高的点数据同时针对传统聚类算法只能组织一级索引的局限 ,提出了利用SOM网络组织多级索引 ,并用半径进行剪枝处理的优化办法实验结果表明 ,提出的方法不仅克服了传统聚类方法的搜索过程可能产生的查询错误 ,而且大大提高了索引的构建和查询效率

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