| 数据变换对聚类算法影响的实验分析 |
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| 引用本文： | 孟海东,宋飞燕,宋宇辰. 数据变换对聚类算法影响的实验分析[J]. 计算机与现代化, 2008, 0(1): 21-23 |
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| 作者姓名： | 孟海东 宋飞燕 宋宇辰 |
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| 作者单位： | 内蒙古科技大学,内蒙古,包头,014010;内蒙古科技大学,内蒙古,包头,014010;内蒙古科技大学,内蒙古,包头,014010 |
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| 基金项目： | 国家社会科学基金资助项目(06XTQ011) |
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| 摘 要： | 对于基于距离的聚类算法，数据变换是实现成功挖掘的重要保证。实验结果表明，改变变量值域区间跨度的大小对数据对象分布形态有明显的影响，从而也改变了聚类结果；数据变换能够提高聚类结果的有效性和准确率。
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| 关 键 词： | 聚类 数据变换 欧氏距离 |
| 文章编号： | 1006-2475（2008）01-0021-03 |
| 收稿时间： | 2007-01-10 |
| 修稿时间： | 2007-01-10 |
Experimental Analysis About Influence of Variable Transformation Upon Clustering Algorithm |
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| MENG Hai-dong,SONG Fei-yan,SONG Yu-chen. Experimental Analysis About Influence of Variable Transformation Upon Clustering Algorithm[J]. Computer and Modernization, 2008, 0(1): 21-23 |
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| Authors: | MENG Hai-dong SONG Fei-yan SONG Yu-chen |
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| Affiliation: | MENG Hai-dong,S0NG Fei-yan,S0NG Yu-chen ( Inner Mongolia University of Science and Technology, Baotou 014010, China) |
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| Abstract: | The variable transformation is the important guarantee of successful data mining for clustering algorithm based on distance similarity.Experimental analysis shows that variable transformation can change data distribution state through adjustment of the range of values,and improve the effectiveness and accuracy of clustering results. |
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| Keywords: | data mining variable transformation Euclidean distance |
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