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基于划分的聚类算法研究综述
被引:15
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
贾瑷玮
机构
:
[1]
陕西师范大学计算机科学学院
来源
:
电子设计工程
|
2014年
/ 22卷
/ 23期
关键词
:
数据挖掘;
聚类;
K均值聚类算法;
K中心点聚类算法;
D O I
:
10.14022/j.cnki.dzsjgc.2014.23.012
中图分类号
:
TP311.13 [];
学科分类号
:
1201 ;
摘要
:
在数据挖掘的所有算法中,聚类分析尤为重要.基于划分的聚类算法就是用统计分析的方法研究分类问题.本文介绍了聚类的定义及聚类算法的种类,详细阐述了K均值聚类算法和K中心点聚类算法的基本原理并对它们的性能进行分析,对近年来各学者对基于划分的聚类算法的研究现状进行了梳理,对其具体应用实例做了简要介绍。
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页码:38 / 41
页数:4
相关论文
共 2 条
[1]
A simple and fast algorithm for K-medoids clustering[J] . Hae-Sang Park,Chi-Hyuck Jun.Expert Systems With Applications . 2008 (2)
[2]
Extensions to the k-means algorithm for clustering large data sets with categorical values
[J].
Huang, ZX
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
CSIRO, ACsys CRC, Canberra, ACT 2601, Australia
CSIRO, ACsys CRC, Canberra, ACT 2601, Australia
Huang, ZX
.
DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY,
1998,
2
(03)
:283
-304
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共 2 条
[1]
A simple and fast algorithm for K-medoids clustering[J] . Hae-Sang Park,Chi-Hyuck Jun.Expert Systems With Applications . 2008 (2)
[2]
Extensions to the k-means algorithm for clustering large data sets with categorical values
[J].
Huang, ZX
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.
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1998,
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