【摘 要】
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目前,多尺度数据挖掘的研究多集中于空间图像数据,在一般数据集上的研究已经初见成果,主要包括多尺度聚类以及多尺度关联规则,但还没有研究涉及一般数据下的分类。结合分形理
【机 构】
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河北师范大学数学与信息科学学院,河北师范大学河北省计算数学与应用重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学资金项目（71271067）, 国家社科基金重大项目（13＆ZD091）, 河北省高等学校科学技术研究项目（QN2014196）, 河北师范大学硕士基金（xj2015003）资助
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目前,多尺度数据挖掘的研究多集中于空间图像数据,在一般数据集上的研究已经初见成果,主要包括多尺度聚类以及多尺度关联规则,但还没有研究涉及一般数据下的分类。结合分形理论思想,将多尺度数据挖掘相关理论、知识和方法应用于分类领域,提出基于豪斯多夫距离（HD）的相似性度量方法;相对于以往对权重的经验定义,文中明确通过广义分形维数的相似性定义权重来提高相似性度量方法的精度;提出多尺度分类尺度上推算法（MultiScale Classification Scaling一Up Algorithm,MSCSUA）;实验采
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