【摘 要】
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数据聚类分析在数据挖掘,统计学,机器学习等领域有着广泛的应用.现有的数据聚类方法种类繁多,但仍存在着各种不足,聚类速度和结果的质量不能完全满足大型、高维数据库上的聚
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数据聚类分析在数据挖掘,统计学,机器学习等领域有着广泛的应用.现有的数据聚类方法种类繁多,但仍存在着各种不足,聚类速度和结果的质量不能完全满足大型、高维数据库上的聚类需求.本文提出了一种新的基于广义细胞自动机的数据聚类算法,利用细胞自动机的自组织能力,对数据进行聚类分析.聚类结果的质量不受聚类大小和聚类形状的影响,算法对噪声数据不敏感,适合高维数据处理,可以通过随机抽样应用于大数据集.文章在细胞结构及细胞动力学规则中引入了细胞核的概念,让细胞自动机利用自身的演化找出数据中的聚类信息.文章通过分析证明了本文方法的有效性,并通过模拟软件对算法性能进行了详细的实验,证明了算法的实用性和高效性.
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