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現有聚類算法面向高維稀疏數據時多數未考慮類簇可重疊和離群點的存在，導致聚類效果不理想。為此，提出一種可重疊子空間K- Means聚類算法。設計類簇子空間計算策略，在聚類過程中動態更新每個類簇的屬性子空間并定義合理的約東函數指導聚類過程，從而實現類簇的可重疊性與離群點的控制。在此基礎上定義合理的目標函數對傳統K- Means算法進行修正，利用熵權約東分別計算每個類簇中各維度的權重，使用權重值標識不同類簇中維度的相對重要性，并加入控制重疊程度和離群值數量的參數。在人工數據集和真實數據集上的實驗結果表明，該算法在NMI、F指標上均優于 EWKM Neo-k-means、OKM等子空間聚類算法，具有更好的聚類結果。
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