数据挖掘空间聚类

聚类分析在数据挖掘领域中得到了广泛的应用,对空间数据的聚类是其中的一个重要研究方向。文章提出了对空间数据聚类的6个标准,并基于这6个标准对一些传统的空间数据聚类算法作了分析比较。在分析的基础上指出没有一种老的算法能同时处理大量数据点、高维数据和多噪声的问题。接着对近年来改进或创新的聚类算法作了简要分析,并对未来发展方向进行了简要展望,目的主要是便于研究者全面了解和掌握空间数据聚类的现有算法,发现更高性能的聚类算法,也使用户能方便快速地找到适合特定问题的聚类方法。     

频繁项集挖掘算法研究

论述了频繁项集数据挖掘算法,并采用自底向上和自顶向下遍历搜索分类方法,对已有的频繁项集挖掘算法进行了分析和比较。     

基于RDF的医疗诊断专家系统

介绍了RDF与专家系统技术相结合的医疗诊断专家系统。此系统用RDF作为它的所有输入,使用深度优先搜索方法,并支持前向和后向推导策略及查询。