万方数据
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除。该方法通过边界识别得到位于各维的类投影，只存在一个类投影的维对聚类的生成是无贡献的，可以将它修剪掉；
②把不能增加贡献的维排除。在搜索过程中会存在一些维与另一些维或者维的组合对聚类生成的贡献相同。对于与单一维的等贡献维可以采取静态的修剪策略，而对于与维的组合是等贡献的维则可以采取动态的修剪策略。最终目的是要得到较好的计算复杂性并生成可完全描述类的最大子空间。显然，这种修剪技术对聚类结果几乎不会造成任何的信息损失。
文献（１５］提出了一种基于双向搜索策略的ＣＡＨＤ算法对频繁项目及进行剪枝。一般发现频繁项目集的算法仅利用定理ｌ来剪枝候选项目集，这决定了它们必须使用单向的自底向上搜索策略，而利用定理２可以对数据空间进行自顶向下的搜索，为了尽快发现频繁项目集，算法ＣＡＨＤ采用了自底向上和自顶向下相结合的双向搜索策略，利用两个方向搜索到的信息对数据进行剪枝。
４总结
目前聚类算法向着处理更高维数据、更大型数据库的方向发展，算法之间的融合更加紧密。随着聚类分析对象数据集规模的急剧增大，改进现有算法以获得满意的效率受到越来越多的重视，对大规模、高维数据库的高效聚类分析依然是个有待研究的开放问题。本文对ＣＵＱＵＥ算法的聚类功能的优缺点及各种改进算法进行了重点、详细的阐述和对比，并详细介绍和分析了近年来提出的一些子空间聚类新算法，这些新算法努力把静态的聚类推向动态的、适应性强的、带约束条件的及与生活联系紧密的聚类。根据这些新算法的仿真结果，与ＣＬＩＱＵＥ算法相比，主要优点在于①聚类结果对输入参数敏感性降低；②聚类的效率提高；③聚类效果改善。深入分析和研究ＣＬＩＱＵＥ算法及其改进算法，开发效率更高的子空间聚类新算法，对解决大规模高维数据的聚类问题具有指导意义。
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【作者简介］
李霞（１９７４一），女（汉族），河南开封人，副教授，
博士生，主要研究领域为数据挖掘与可视化技术；
徐树维（１９６９一），男（汉族），河南开封人，讲师，博
士生，主要研究领域为网络信息管理技术与信息系
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