计算机科学 ›› 2010, Vol. 37 ›› Issue (5): 155-156.

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高维数据的相似性度量研究

贺玲,蔡益朝,杨征   

  1. (空军雷达学院预警监视情报系 武汉430019);(国防科技大学信息系统与管理学院 长沙410073)
  • 出版日期:2018-12-01 发布日期:2018-12-01
  • 基金资助:
    本文受国家自然科学基金(60802080)资助。

Researches on Similarity Measurement of High Dimensional Data

HE Ling,CAI Yi-chao,YANG Zheng   

  • Online:2018-12-01 Published:2018-12-01

摘要: 数据间的相似性度量是进一步分析数据集整体特性的一个重要基础。针对高维数据的相似性度量问题,提出了一种基于子空间的相似性度量方法。该方法先将高维空间进行基于网格的划分,然后在划分后的子空间内计算数据间的相似性。理论分析表明,在合理选定网格划分参数的前提下,该方法可有效减小“维度灾难”对高维数据相似性度量的影响。

关键词: 高维数据,维度灾难,网格划分,子空间,相似度量

Abstract: The similarity measurement among data is important for further analysis of the data set. Aiming at the similarity measurement of high dimensional data, the paper put forward a new method based on subspace. After dividing high dimensional space into grids, and computing the similarity among data in proper subspaces, the disturbance from the curse of dimensionality can be abated efficiently under the proper dividing parameters.

Key words: High dimensional data, Curse of dimcnsionality, Grid-based dividing, Subspace, Similarity mcasurcmcnt

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