| 一种有效的增量聚类算法 |
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| 引用本文： | 许毕峰 冯少荣 薛永生 刘笑锋 翁伟. 一种有效的增量聚类算法[J]. 计算机科学, 2004, 31(11): 93-96 |
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| 作者姓名： | 许毕峰 冯少荣 薛永生 刘笑锋 翁伟 |
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| 作者单位： | 厦门大学计算机科学系,厦门,361005;厦门大学计算机科学系,厦门,361005;厦门大学计算机科学系,厦门,361005;厦门大学计算机科学系,厦门,361005;厦门大学计算机科学系,厦门,361005 |
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| 基金项目： | 本课题得到福建省自然基金资助(A0310008)、福建省高新技术研究开放计划重点项目资助(2003H043). |
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| 摘 要： | 聚类是数据挖掘领域中最活跃的研究分支之一，聚类技术在其他的科学领域也有广泛的应用。迄今为止已经提出了大量的聚类算法，其中基于密度的DBSCAN算法因其很多优点而备受关注，为了减少DBSCAN的区域查询次数，降低I／O开销而提出的改进算法有FDBSCAN、LSNCCP等。随着应用的发展，增量聚类显得越来越重要，而现有的增量聚类算法存在很大的局限性。基于LSNCCP，提出了一种有效的增量聚类算法，同时它也可以用于对LSNCCP进行性能优化。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类 密度 最大核心点集 增量聚类算法 |
An Effective Incremetal Clustering Algorithm |
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