数据挖掘中聚类算法比较研究

被引：35

作者：

张红云

刘向东

段晓东

苗夺谦

马垣

机构：

[1] 同济大学电子与信息工程学院

[2] 大连民族学院计算机系

[3] 鞍山科技大学计算机科学与工程学院上海

[4] 大连

[5] 上海

[6] 鞍山

来源：

关键词：

数据挖掘; 平衡迭代削减聚类算法; 代表点聚类算法; 基于密度的聚类算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

聚类算法是数据挖掘的核心技术,本文综合提出了评价聚类算法好坏的5个标准,基于这5个标准,对数据挖掘中常用聚类算法作了比较分析,以便于人们更容易、更快捷地找到一种适用于特定问题的聚类算法。

引用

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