Befintliga dataanalystekniker har svårt att hantera flerdimensionella data. I detta dokument presenterar vi först en ny förbehandlingsteknik för data som kallas krympning och som optimerar den inre strukturen hos data som inspirerats av Newtons Universal Law of Gravitation [22] i den verkliga världen. Detta koncept för omorganisation av data kan tillämpas inom många områden såsom mönsterigenkänning, dataklustring och signalbehandling. Sedan, som en viktig tillämpning av data krympande förbehandling, föreslår vi ett krympande-baserat tillvägagångssätt för multidimensionell dataanalys som består av tre steg: data krympning, klusterdetektering, och klusterutvärdering och urval. Processen av krympande data flyttar data pekar längs riktningen av densiteten gradienten, vilket genererar kondenserade, vitt åtskilda kluster. Efter data krympning detekteras kluster genom att hitta de anslutna komponenterna i täta celler. Stegen för datakrympning och klusterdetektering utförs på en sekvens av rutnät med olika cellstorlekar. De kluster som upptäcks i dessa skalor jämförs med en klusterbaserad utvärderingsmätning, och de bästa klusteren väljs som slutresultat. De experimentella resultaten visar att detta tillvägagångssätt effektivt och effektivt kan upptäcka kluster i både låg- och högdimensionella utrymmen.
Till exempel, Shrinking REF är en data förbehandlingsteknik som optimerar den inre strukturen av data.
A Shrinking-Based Approach for Multi-Dimensional Data Analysis
{'venue': 'VLDB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}