《高維聚類知識發現關鍵技術研究及應用》圍繞高維數據的聚類問題展開研究，在討論高維數據相似性尤其是高維二元數據相似性定義的基礎上，提齣瞭基於粗圖模型的硬聚類和軟聚類算法、高維二元數據的映射聚類算法、基於螞蟻行為的聚類算法等，並進一步提齣基於映射聚類的離群點檢測方法；還特彆討論瞭高維聚類結果的錶示方法問題，提齣瞭應用粗糙集高效錶達聚類結果的方法；最後探討瞭聚類知識發現數據建模的基本步驟，給齣瞭聚類知識發現的典型應用案例。知識發現是從數據集中抽取和精化新的模式的過程，基於數據庫的知識發現（Knowledge Discovery in Database, KDD）是知識發現研究的主體和熱點，而聚類知識發現又是知識發現的重要方麵。如何有效處理巨量、高維的數據，是當前聚類分析的關鍵技術。
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