数据挖掘中聚类算法研究进展

聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一,对聚类准则进行了总结,对五类传统的聚类算法的研究现状和进展进行了较为全面的总结,就一些新的聚类算法进行了梳理,根据样本归属关系、样本数据预处理、样本的相似性度量、样本的更新策略、样本的高维性和与其他学科的融合等六个方面对聚类中近20多个新算法,如粒度聚类、不确定聚类、量子聚类、核聚类、谱聚类、聚类集成、概念聚类、球壳聚类、仿射聚类、数据流聚类等,分别进行了详细的概括。这对聚类是一个很好的总结,对聚类的发展具有积极意义。