Datautvinningstillämpningar ställer särskilda krav på klusteralgoritmer, inklusive förmågan att hitta kluster inbäddade i subrymder med data med hög dimension, skalbarhet, slutanvändarförståelse för resultaten, icke-presumtion av eventuell kanonisk datadistribution och okänslighet för indataposter. Vi presenterar CLIQUE, en klusteralgoritm som uppfyller vart och ett av dessa krav. CLIQUE identifierar täta kluster i subrymder med maximal dimensionalitet. Den genererar klusterbeskrivningar i form av DNF-uttryck som minimeras för att underlätta förståelsen. Den producerar identiska resultat oberoende av i vilken ordning inmatningsposter presenteras och förutsätter inte någon specifik matematisk form för datadistribution. Genom experiment visar vi att CLIQUE effektivt hittar exakta kluster i stora högdimensionella datauppsättningar.
Agrawal m.fl. utforma sin klusteralgoritm för att generera utdata i form av ett DNF-uttryck, för att underlätta tolkningen REF.
Automatic subspace clustering of high dimensional data for data mining applications
{'venue': "SIGMOD '98", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}