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針對傳統K-means型算法的“均勻效應”問題，提出一種基于概率模型的聚類算法。首先，提出一個描述非均勻數據簇的高斯混合分布模型，該模型允許數據集中同時包含密度和大小存在差異的簇；其次，推導了非均勻數據聚類的目標優化函數，并定義了優化該函數的期望最大化（ EM）型聚類算法。分析結果表明，所提算法可以進行非均勻數據的軟子空間聚類。最后，在合成數據集與實際數據集上進行的實驗結果表明，所提算法有較高的聚類精度，與現有K-means型算法及基于欠抽樣的算法相比，所提算法獲得了5%~50%的精度提升。
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聚類分析作為數據挖掘的一種重要方法，目的是將給定數據劃分成多個子集（每個子集為一個簇），使得簇內對象彼此相似，與其他簇對象不相似］。傳統的聚類算法可分為層次聚類、基于劃分聚類、基于密度和網格聚類，以及其他聚類算法。目前聚類分析已廣泛應用在Web搜索、圖像處理、模式識別、醫療數據分析等眾多領域。
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