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数据
聚类算法研究
被引:1087
|
作者
:
孙吉贵
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
吉林大学计算机科学与技术学院
孙吉贵
刘杰
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
吉林大学计算机科学与技术学院
刘杰
赵连宇
论文数:
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0
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0
机构:
吉林大学计算机科学与技术学院
赵连宇
机构
:
[1]
吉林大学计算机科学与技术学院
[2]
吉林大学计算机科学与技术学院 吉林长春
来源
:
软件学报
|
2008年
/ 01期
基金
:
国家自然科学基金重大项目;
关键词
:
聚类;
算法;
实验;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
摘要
:
对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.
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页数:14
相关论文
共 13 条
[11]
Data clustering[J] . A. K. Jain,M. N. Murty,P. J. Flynn.ACM Computing Surveys (CSUR) . 1999 (3)
[12]
Extensions to the k-means algorithm for clustering large data sets with categorical values
Huang, ZX
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
CSIRO, ACsys CRC, Canberra, ACT 2601, Australia
CSIRO, ACsys CRC, Canberra, ACT 2601, Australia
Huang, ZX
[J].
DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY,
1998,
2
(03)
: 283
-
304
[13]
Pattern Recognition Concepts,Methods and Applications .2 Marques JP,Written,Wu YF,Trans. Tsinghua University Press . 2002
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