用于数据挖掘的聚类算法

被引：72

作者：

姜园

张朝阳

仇佩亮

周东方

机构：

[1] 浙江大学信息与通信工程研究所

[2] 解放军信息工程大学杭州解放军信息工程大学郑州

[3] 杭州

[4] 郑州

来源：

电子与信息学报 | 2005年 / 04期

关键词：

数据挖掘; 聚类; 分层聚类; 分割聚类; K-Means;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

数据挖掘用于从超大规模数据库中提取感兴趣的信息。聚类是数据挖掘的重要工具,根据数据间的相似性将数据库分成多个类,每类中数据应尽可能相似。从机器学习的观点来看,类相当于隐藏模式,寻找类是无监督学习过程。目前已有应用于统计、模式识别、机器学习等不同领域的几十种聚类算法。该文对数据挖掘中的聚类算法进行了归纳和分类,总结了7类算法并分析了其性能特点。

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页码：655 / 662

页数：8

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