为了解决现有子空间聚类算法时间复杂度偏高和对输入参数敏感的问题,提出了一种基于联合熵矩阵的子空间聚类算法.通过计算每个属性实例分布的熵降维,计算任意两个维度的联合熵,形成联合熵矩阵,在联合熵矩阵中搜索最高阶全1子矩阵作为兴趣子空间,最后在兴趣子空间完成聚类.在人工数据集和公开数据集上的实验表明,与传统子空间聚类算法相比,新算法能以较低的开销识别维度更高的兴趣度子空间.
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