一种基于空间坐标变换的角度聚类处理方法_第1页
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文档简介

分成几个组，使得同一组中的对象相似度高，而不同组之间的相似度低。近年来，由于数据集的维度变得越来越高，聚类问题变得越来越复杂。能会受到变量之间的交互影响，从而不太稳定。本文提出一种新的方法，该方法基于对三维坐标系的变形操作，在三维空间中将原始数据转化为步骤1：数据变换npX={xij}（i=1,…,n；j=1,…,p）。我XY={yij}yijijA={aij}（i=1,…,p；j=1,…,p），XAY=XA然后，我们将矩阵Y投影到一个新的坐标系中。考虑三维空间中的一个坐标系，其中z轴的方向为向量(1,1,1)。我们将x轴和y轴的方向uvu和v绕z轴旋转θ度来定义新坐标系的方向。对于第i个对象的第j个变其中，xi1、xi2、xi3i在原始坐标系中的三个坐标。步骤2：聚类处理k-meansk个簇。然后，我们将每个对象分配给其我们在三个不同的数据集上测试了我们的方法。这些数据集分别是：11002010个变量是相关的，10210010070个变量是相关的，其余30个变量是独立的。350500400个变量是相关的，其余100个变量是独立的。PCAk-means算法进行聚类处理。我们将聚类结果与真实标签进行比较，并计算ARI（调整兰德指数）和NMI（归一化互信息）两个指标。1k=10ARINMI0.9700.976ARINMI0.791和0.81

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