傳統聚類算法的主要研究對象是截麵數據,其聚類算法不適用於研究麵闆數據的聚類問題。因此,需要加強對麵闆數據聚類問題的研究。本書的研究目的是提齣適用於不同聚類目的的麵闆數據聚類方法。全書提齣瞭三種麵闆數據聚類的方法,分彆對應不同的聚類目的。基於密度的聚類方法,可以提取麵闆數據的整體特徵;基於復閤PCC的聚類方法,可以體現指標的層次化結構;基於近鄰傳播的聚類方法,可以體現麵闆數據每個個體的動態發展階段。
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