最大频繁集的数据聚类方法

• 作者: 施鹏飞 赵奕
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 最大频繁集 概念格 聚类
• 年，卷（期）: 2000,（11）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 35-37
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3354字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2000.11.011

摘要

提出了一种新的聚类方法.针对货篮数据的特点,运用概念格获取最大频繁项目集,并以此作为初始聚类,采用适合于货篮数据的相似性测量方法,求得聚类结果.研究表明,该方法所生成的聚类比其它传统方法更优化,而且效率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施鹏飞	上海交通大学图象处理与模式识别研究所	194	4457	36.0	59.0
2	赵奕	上海交通大学图象处理与模式识别研究所	9	240	7.0	9.0