将物理或抽象对象的集合分组称为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。高维聚类分析与传统聚类分析的最主要差别就是高维度。高维数据聚类是聚类技术的难点和重点。
本文针对高维数据的方向性及其聚类分析中出现的问题进行了研究。
This paper focuses mainly on investigating and studying clustering analysis problems of high directional dimensional data , which includes gene expression data and text data .
由于高维数据存在的普遍性，高维数据的聚类分析具有非常重要的意义。
The universality of these data makes researches on high dimensional data clustering more and more important.
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