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聚类分析是一种重要的数据挖掘方法。K-means聚类算法在数据挖掘领域具有非常重要的应用价值。针对K-means需要人工设定聚类个数并且易陷入局部极优的缺陷,提出了一种基于最近共享邻近节点的K-means聚类算法(KSNN)。KSNN在数据集中搜索中心点,依据中心点查找数据集个数,为K-means聚类提供参数。从而克服了K-means需要人工设定聚类个数的问题,同时具有较好的全局收敛性。实验证明KSNN算法比K-means、粒子群K-means(pso)以及多中心聚类算法(MCA)有更好的聚类效果。 相似文献
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高维分类属性的子空间聚类算法 总被引:3,自引:0,他引:3
高维分类数据的处理一直是数据挖掘研究所面临的巨大挑战.传统聚类算法主要针对低雏连续性数据的聚类,难以处理高维分类属性数据集.本文提出一种处理高维分类数据集的子空间聚类算法(FP-Tree-based SUBspace clustering algorithm,FPSUB),利用频繁模式树将聚类问题转化为寻找属性值的频繁模式发现问题,得到的频繁模式即候选子空间,然后基于这些子空间进行聚类.针对真实数据集的实验结果表明,FPSUB算法比其他算法具有更高的准确度. 相似文献
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