Abstract-Irrelevanta attribut tillför buller till högdimensionella kluster och gör traditionella klustertekniker olämpliga. Nyligen har flera algoritmer som upptäcker projicerade kluster och deras tillhörande subrymder föreslagits. I detta papper, vi inser analogin mellan gruvdrift frekventa artiklar och upptäcka täta projicerade kluster runt slumpmässiga punkter. Baserat på detta föreslår vi en teknik som förbättrar effektiviteten hos en projicerad klusteralgoritm (DOC). Vår metod är en optimerad anpassning av den frekventa trädväxtmetoden som används för gruvdrift av frekventa föremål. Vi föreslår flera tekniker som använder grenen och bundna paradigm för att effektivt upptäcka de projicerade kluster. En experimentell studie med syntetiska och verkliga data visar att vår teknik avsevärt förbättrar noggrannheten och hastigheten hos tidigare tekniker.
En annan hyperkubmetod som kallas Frequent-Patternbased Clustering (FPC) föreslås i REF för att förbättra DOC:s effektivitet.
Iterative projected clustering by subspace mining
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}