Clustering of dense vectors 稠密矢量聚类
By clustering, one can identity dense and sparse regions, therefore, discover overall distribution patterns and interesting correlations among data attributes.
通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间有趣的相互关系。
Using clustering algorithm to prolong the highly dense sensor network lifetime is an important issue.
利用聚类算法延长高密度无线传感器网络的生命周期是一个研究热点。
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