| 一种有效的基于网格和密度的聚类分析算法 |
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| 引用本文： | 胡泱,陈刚.一种有效的基于网格和密度的聚类分析算法[J].计算机应用,2003,23(12):64-67. |
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| 作者姓名： | 胡泱 陈刚 |
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| 作者单位： | 浙江大学,计算机科学与技术学院,浙江,杭州,310027 |
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| 摘 要： | 讨论数据挖掘中聚类的相关概念、技术和算法。提出一种基于网格和密度的算法，它的优点在于能够自动发现包含有趣知识的子空间，并将里面存在的所有聚类挖掘出来；另一方面它能很好地处理高维数据和大数据集的数据表格。算法将最后的结果用DNF的形式表示出来。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类 网格 密度 高维数据 子空间 最大区域 DNF表达式 |
| 文章编号： | 1001-9081(2003)12-0064-04 |
| 修稿时间： | 2003年6月13日 |
An Effective Cluster Analysis Algorithm Based on Grid and Intensity |
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| HU Yang,CHEN Gang.An Effective Cluster Analysis Algorithm Based on Grid and Intensity[J].journal of Computer Applications,2003,23(12):64-67. |
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| Authors: | HU Yang CHEN Gang |
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| Abstract: | After discussing the concepts, techniques and algorithms about clustering, a grid and density based cluster algorithm was proposed. It can automatically find out the subspaces containing interesting patterns and discover all clusters in these subspaces. Besides, it performs well when dealing with high dimensional data and has good scalability when the size of the data sets increases. As results, clusters found are presented to users in DNF expressions.' |
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| Keywords: | data mining cluster grid density high-dimensional data subspace max region DNF expression |
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