聚类分析综述

被引:59
作者
曹凯迪
徐挺玉
刘云
张昕
机构
[1] 南京医科大学医学信息学与管理研究所南京医科大学第一附属医院
关键词
数据挖掘; 无监督学习; 聚类分析; 电子病历;
D O I
暂无
中图分类号
R-05 [医学与其他学科的关系];
学科分类号
100117 [系统生物医学];
摘要
无监督学习是一种常用的数据挖掘方法,聚类分析是很重要的一种无监督学习方法,在医学电子病历的数据挖掘方面有很多应用。本文沿着数据挖掘-机器学习-无监督学习-聚类分析的路径,阐释了几个概念的关系,围绕着聚类分析的定义、算法和其在电子病历挖掘中的应用现状进行了详细综述。
引用
收藏
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2008
[5]
Extensions to the k-means algorithm for clustering large data sets with categorical values [J].
Huang, ZX .
DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 1998, 2 (03) :283-304
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Principal direction divisive partitioning [J].
Boley, D .
DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 1998, 2 (04) :325-344
[7]
数据挖掘...百度百科. http://baike.baidu.com.,
[8]
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WaveCluster:A Multi-Resolution Clustering Approach for Very Large Spatial Databases..Sheikholeslami G;Chatterjee S;Zhang A;.Proceedings of the 24th International Conference on Very Large Data Bases.1998,
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