基于决策树归纳的聚类方法与实现

被引：11

作者：

王喆

陆楠

周春光

机构：

[1] 吉林大学计算机科学与技术学院

[2] 深圳大学信息工程学院

[3] 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春　

[4] 广东深圳　

[5] 吉林长春　

来源：

吉林大学学报(信息科学版) | 2003年 / 02期

关键词：

数据挖掘; 决策树归纳; 聚类分析; 相似度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

采用一种改进后的决策树归纳聚类算法和交互式CLTree(ClusteringbasedondecisionTrees)剪枝,对商业数据的某些问题实现了聚类挖掘。对交易数据的实际聚类分析表明,该方法不仅可以处理数值型属性,还可以处理枚举型属性。实验结果表明,该方法在处理混合类型数据时具有良好的挖掘效果。对商业数据聚类分析,可以得到合理的市场分段,预测顾客的购买行为。

引用

页码：132 / 137

页数：6

共 5 条

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