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一种改进的k-中心聚类算法研究
引用本文:曾超群,李文科,张刚华.一种改进的k-中心聚类算法研究[J].电脑与信息技术,2010,18(2):45-48.
作者姓名:曾超群  李文科  张刚华
作者单位:中南大学数学科学与计算技术学院,长沙,410083
摘    要:聚类算法的好坏直接影响聚类的效果。文章讨论了经典的k-中心聚类算珐,说明了它存在不能很好地处理大数据集的问题,提出了一种基于加权改进的k-中心聚类算法,克服了k-中心聚类算法的一些缺点,并从理论上分析了该算祛的复杂度。实验证明,用该方法实现的数据聚类与传统的基于中心的方法相比较,能有效提高数据聚类效果。

关 键 词:PAM  聚类算法  k-中心    聚类数据挖掘

An Research on Modified k-medoids Data Cluster Algorithm
ZENG Chao-qun,LI Wen-ke,ZHANG Gang-hua.An Research on Modified k-medoids Data Cluster Algorithm[J].Computer and Information Technology,2010,18(2):45-48.
Authors:ZENG Chao-qun  LI Wen-ke  ZHANG Gang-hua
Affiliation:Dept.of Mathematics;School of Mathematic Science and Computing Technology;Central South University;Changsha 410083;China
Abstract:The memod of data clustering will influence the effect of clustering directly.The algorithm of k-medoids is discussed,the shortages of this algotithm such as it call not deal with the problem of large data sets.A modified k-medoids clustering algorithm based on weights is put forward,it changes the shortcomings of k-medoids.Its complexity is analyzed from theoretical.The experimems show that compared with traditional method based on mediods,the modified data clustering algorithm can improve the efficiency o...
Keywords:PAM  cluster algonthra  k-medoids  weights  cluster data mining  
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