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数据挖掘空间聚类
被引:25
作者
:
柳彦平
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0
机构:
中国科学院研究生院
中国科学院研究生院
柳彦平
[
1
]
王文杰
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机构:
中国科学院研究生院
中国科学院研究生院
王文杰
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]
谈恒贵
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机构:
北京军区部队
中国科学院研究生院
谈恒贵
[
2
]
机构
:
[1]
中国科学院研究生院
[2]
北京军区部队
来源
:
计算机工程与应用
|
2005年
/ 35期
关键词
:
数据挖掘;
空间数据;
聚类算法;
可伸缩性;
高维数据;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP311.13T [];
学科分类号
:
摘要
:
聚类分析在数据挖掘领域中得到了广泛的应用,对空间数据的聚类是其中的一个重要研究方向。文章提出了对空间数据聚类的6个标准,并基于这6个标准对一些传统的空间数据聚类算法作了分析比较。在分析的基础上指出没有一种老的算法能同时处理大量数据点、高维数据和多噪声的问题。接着对近年来改进或创新的聚类算法作了简要分析,并对未来发展方向进行了简要展望,目的主要是便于研究者全面了解和掌握空间数据聚类的现有算法,发现更高性能的聚类算法,也使用户能方便快速地找到适合特定问题的聚类方法。
引用
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页码:173 / 176+196 +196
页数:5
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