数据挖掘技术中聚类算法的改进研究

被引：4

作者：

张玉英

孟海东

机构：

[1] 内蒙古科技大学网络中心

来源：

关键词：

数据挖掘; 聚类; K-means算法; KADD算法;

D O I：

10.16559/j.cnki.2095-2295.2005.04.012

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对K-means算法所存在的问题进行了深入的研究,提出了基于密度和聚类对象方向的改进算法(KADD 算法)．该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚类中心,然后根据对象的聚类方向来发现任意形状的簇．理论分析与实验结果表明,改进算法在不改变时间、空间复杂度的情况下能取得更好的聚类结果．

引用

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