Flera tillämpningsområden såsom molekylärbiologi och geografi producerar en enorm mängd data som inte längre kan hanteras utan hjälp av effektiva och effektiva datautvinningsmetoder. En av de primära data mining uppgifter är klustering. Men traditionella klusteralgoritmer misslyckas ofta med att upptäcka meningsfulla kluster eftersom de flesta verkliga datamängder kännetecknas av en högdimensionell, inneboende gles datarymd. Inte desto mindre innehåller datamängderna ofta intressanta kluster som döljs i olika subrymder i det ursprungliga funktionsutrymmet. Därför har begreppet subrymdskluster nyligen tagits upp, som syftar till att automatiskt identifiera subrymder i det funktionsutrymme där kluster existerar. I detta dokument introducerar vi SUBCLU (densitetsansluten Subspace Clustering), en effektiv och effektiv strategi för subspace clustering problem. Med hjälp av begreppet densitet-anslutning underliggande algoritmen DBSCAN [EKSX96] bygger SUBCLU på ett formellt klusterbegrepp. I motsats till befintliga nätbaserade metoder kan SUBCLU upptäcka godtyckligt formade och placerade kluster i subrymder. Monotoniciteten i densitet-anslutningen används för att effektivt beskära subrymder i processen att generera alla kluster på ett nedifrån-och-upp-sätt. Utan att undersöka några onödiga subrymder levererar SUBCLU för varje subrymd samma kluster som DBSCAN skulle ha hittat, när det appliceras separat på detta subrymdsområde.
I REF diskuterades de primära data mining uppgifter är kluster.
Density-Connected Subspace Clustering for High-Dimensional Data
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}