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基于数据挖掘的聚类算法研究
引用本文:李秀芳,李志成. 基于数据挖掘的聚类算法研究[J]. 计算技术与自动化, 2006, 25(3): 41-45
作者姓名:李秀芳  李志成
作者单位:湖南商学院,计算机与电子工程系,湖南,长沙,410205;创智信息技术有限公司,湖南,长沙,410007
基金项目:湖南省科技计划;广东省关键领域重点突破项目
摘    要:随着数据信息的积累,如何从这些海量信息中有效地提取所需要的知识成为当前数据挖掘的重要内容。聚类作为数据挖掘的重要工具,通过将数据划分成多个类,使得类内数据尽可能相似,而类间数据的相似度尽可能小,已成为研究热点。本文总结在数据挖掘中的聚类算法,针对聚类中所存在的问题进行归纳,并对未来的研究进行了展望。

关 键 词:聚类  数据挖掘  支持向量聚类
文章编号:1003-6199(2006)03-0041-05
收稿时间:2006-03-03
修稿时间:2006-03-03

Survey of Clustering Algorithms Based on Data Mining
LI Xiu-fang,LI Zhi-cheng. Survey of Clustering Algorithms Based on Data Mining[J]. Computing Technology and Automation, 2006, 25(3): 41-45
Authors:LI Xiu-fang  LI Zhi-cheng
Affiliation:1.Department of computer and electronic engineering, Hunan Business College, Changsha 410205,China; 2, Chuangzhi Information Technology Co, Ltd, Changsha 410007,China
Abstract:With acceleration of electronic data, how to effectively extract knowledge interested by users has been become an important issue in data mining. As one of important tools in data mining, clustering algorithm, which groups the data into many subsets according to the similarity between objects, has been a topic issue. This paper summarizes .some typical clustering algorithms, analyses some issues in clustering, and shows the future work of clustering algorithms.
Keywords:clustering   data mining   support vector clustering
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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