高维空间海量数据快速聚类算法关键技术的研究

高维空间聚类是当前数据挖掘领域一个急待解决的关键问题，在海量数据的情况下，这个问题就更加突出。本项目重点研究高维空间数据动态划分的新模式和新的聚类合并技术，试图用基于数学理论维的方法解决海量高维数据挖掘问题，为海量高维数据的快速聚类寻找有效的计算理论和方法。主要研究内容包括：高维空间聚类中新的划分技术、合并机制、聚类的边界处理方法、聚类参数的研究、多密度聚类的处理技术及新划分方法下子空间聚类的发现技术、噪声处理技术以及高维聚类质量的评价体系等。这些问题的研究解决，有助于建立快速聚类的计算理论模型和算法，实现对海量高维数据的快速数据挖掘，为人工智能提供新的计算理论和方法，为中文信息处理提供理论支持，使海量高维快速聚类技术实用化。