【摘 要】
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本文的研究内容如下:(1)确定的聚类结果.(2)低的时间复杂度.本文的一个研究方向就是把大的数据集化整为零,尽可能地在小数据集上进行运算.其中,如何把不相关或相关性小的各数
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本文的研究内容如下:(1)确定的聚类结果.(2)低的时间复杂度.本文的一个研究方向就是把大的数据集化整为零,尽可能地在小数据集上进行运算.其中,如何把不相关或相关性小的各数据集找出来,是研究的主要内容之一.(3)类别数尽可能少地受人的影响.本文提出了自生长树(SGT,self-growth tree)算法.该算法自顶向下地构建最终结果,树的生长也分为垂直和水平两个方向.在垂直方向,一个节点被分裂成若干子节点;在水平方向,非常相似的子节点被合并.此外,设置一些条件来提前停止树的生长以降低算法的时间复杂度也是该方法的一个特点.为了评价该算法的表现,本文在一个小规模的基因表达数据集上实现了该算法.同时,和等级聚类的结果比起来,该算法的分类结果显然较优;同K-means聚类结果相比,虽然没有明显的优势,但这是在K-means方法中的K根据先验知识已预先设定好的情况下进行的,可以推断,如果是在大规模数据集上比较两者的表现,SGT算法还是有优势的.
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