Abstract-Clustering högdimensionella data har varit en stor utmaning på grund av den inneboende gleshet punkterna. De flesta befintliga klusteralgoritmer blir betydligt ineffektiva om den erforderliga likhetsåtgärden beräknas mellan datapunkter i det fulla dimensionella utrymmet. För att ta itu med detta problem har ett antal projicerade klusteralgoritmer föreslagits. Men de flesta av dem stöter på svårigheter när kluster gömmer sig i subrymder med mycket låg dimensionalitet. Dessa utmaningar motiverar vårt arbete med att föreslå en robust partitioneral distansbaserad projicerad klusteralgoritm. Algoritmen består av tre faser. Den första fasen utför attribut relevant analys genom att upptäcka täta och glesa regioner och deras placering i varje attribut. Med utgångspunkt från resultaten från den första fasen är målet med den andra fasen att eliminera avvikelser, medan den tredje fasen syftar till att upptäcka kluster i olika subrymder. Klusterprocessen är baserad på K-Means algoritm, med beräkning av avstånd begränsat till delmängder av attribut där objektvärden är täta. Vår algoritm är kapabel att upptäcka projicerade kluster av låg dimensionalitet inbäddade i ett högdimensionellt utrymme och undviker beräkning av avståndet i det fulldimensionella utrymmet. Lämpligheten av vårt förslag har visats genom en empirisk studie med hjälp av syntetiska och verkliga datamängder.
För att hantera svårigheten i samband med högdimensionellt utrymme, ett antal projicerade kluster algoritmer utvecklades i REF.
Mining Projected Clusters in High-Dimensional Spaces
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}