Abstract-Recent forskning tyder på att kluster för högdimensionell data bör innebära att söka efter "dolda" subrymder med lägre dimensionaliteter, där mönster kan observeras när dataobjekt projiceras på subrymderna. Att upptäcka sådana interattribut korrelationer och placering av motsvarande kluster är känt som det projektiva klusterproblemet. I detta dokument föreslår vi en effektiv projektiv klusterteknik genom histogramkonstruktion (EPCH). Histogrammen bidrar till att generera "signaturer", där en signatur motsvarar någon region i vissa subrymder, och signaturer med ett stort antal dataobjekt identifieras som regioner för subrymdskluster. Därför kan projicerade kluster och deras motsvarande subrymder avslöjas. Jämfört med de bästa tidigare metoderna med vår kunskap är detta tillvägagångssätt mer flexibelt eftersom mindre förkunskaper om datamängden krävs, och det är också mycket mer effektivt. Våra experiment jämför beteenden och prestationer av detta tillvägagångssätt och andra projektiva klusteralgoritmer med olika dataegenskaper. Resultaten visar att vår teknik är skalbar till mycket stora databaser och att den kan returnera exakta klusterresultat.
En densitetsbaserad algoritm som heter Effektiv projektiv klustring av histogram (EPCH) föreslås i REF för projicerad klusterbildning.
Projective clustering by histograms
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}