高维数据挖掘算法的研究与进展

被引：7

作者：

陈慧萍 ^{[1
]}

王煜 ^{[1
]}

王建东 ^{[2
]}

机构：

[1] 河海大学计算机信息工程学院

[2] 南京航空航天大学信息科学与技术学院

来源：

计算机工程与应用 | 2006年 / 24期

关键词：

数据挖掘; 高维数据挖掘; 频繁模式; 聚类; 分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

生物信息学和电子商务应用的迅速发展积累了大量高维数据,对高维数据的挖掘变得越来越重要,一般的数据挖掘方法在处理高维数据时会遇到维灾的问题,同时传统相似性度量在高维空间中也变得没有意义。文章从频繁项集挖掘、聚类、分类等三个方面对最新的高维数据挖掘算法的现状进行了综述,对这些算法如何解决高维数据挖掘存在的问题进行研究。

引用

页码：170 / 173

页数：4