An Entropy Weighting k-Means Algorithm for Subspace Clustering of High-Dimensional Sparse Data
This paper presents a new k-means type algorithm for clustering high-dimensional objects in sub-spaces. In high-dimensional data, clusters of objects often exist in subspaces rather than in the entire space. For example, in text clustering, clusters of documents of different topics are categorized b...
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Veröffentlicht in: | IEEE transactions on knowledge and data engineering 2007-08, Vol.19 (8), p.1026-1041 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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