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第1章 引言 1

第2章 文献综述 5

2.1 知识发现与数据挖掘 5

2.2 聚类分析 13

2.3 数据挖掘所面临的挑战 24

2.4 高维数据 27

2.5 维度约简 31

2.6 高维数据聚类 38

2.7 本章小结 43

第3章 基于排序的高属性维稀疏数据聚类方法 44

3.1 高维稀疏数据 44

3.2 高属性维聚类问题描述 47

3.3 经典高属性维稀疏数据聚类CABOSFV方法分析 54

3.4 基于排序的CABOSFV方法——CABOSFVABS方法 59

3.5 本章小结 68

第4章 对象—属性空间分割的两阶段联合聚类方法 70

4.1 具有高维稀疏特征的对象—属性空间分割问题的提法 70

4.2 传统对象—属性空间分割方法基于内聚度方法 71

4.3 联合聚类方法 75

4.4 两阶段联合聚类方法（MTPCCA） 86

4.5 本章小结 96

第5章 对象—属性子空间重叠区域的归属问题 98

5.1 问题描述及相关研究工作 98

5.2 对象—属性子空间的边缘重叠区域归属方法——OASEDA方法 108

5.3 本章小结 126

第6章 对象—属性子空间优化 128

6.1 高维稀疏特征的对象—属性非关联子空间 130

6.2 剔除非关联子空间RNASAUBSC方法 131

6.3 RNASAUBSC方法算例 136

6.4 RNASAUBSC方法应用 138

6.5 本章小结 141

第7章 结论 142

参考文献 145

后记 165