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CLUSTERING VIA DIMENSIONAL REDUCTION METHOD FOR THE PROJECTION PURSUIT BASED ON THE ICSA

简介：Theperformanceoftheclassicalclusteringalgorithmisnotalwayssatisfiedwiththehigh-dimensionaldatasets,whichmakeclusteringmethodlimitedinmanyapplication.Tosolvethisproblem,clusteringmethodwithProjectionPursuitdimensionreductionbasedonImmuneClonalSelectionAlgorithm(ICSA-PP)isproposedinthispaper.ProjectionpursuitstrategycanmaintainconsistentEuclideandistancesbetweenpointsinthelow-dimensionalembeddingswheretheICSAisusedtosearchoptimizingprojectiondirection.Theproposedalgorithmcanconvergequicklywithlessiterationtoreducedimensionofsomehigh-dimensionaldatasets,andinwhichspace,K-meanclusteringalgorithmisusedtopartitionthereduceddata.TheexperimentresultsonUCIdatashowthatthepresentedmethodcansearchquickertooptimizeprojectiondirectionthanGeneticAlgorithm(GA)andithasbetterclusteringresultscomparedwithtraditionallineardimensionreductionmethodforPrincipleComponentAnalysis(PCA).
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