大规模交易数据库的一种有效聚类算法

• 作者: CHEN Ning 周龙骧 陈宁 陈安
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类分析 层次聚类 单连距离
• 年，卷（期）: 2001,（4）
• 页码范围: 475-484
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 935字
• 语种: 中文

摘要

研究大规模交易数据库的聚类问题，提出了一种二次聚类算法——CATD.该算法首先将数据库划分成若干分区，在每个分区内利用层次聚类算法进行局部聚类，把交易初步划分成若干亚聚类，亚聚类的个数由聚类间的距离参数控制.然后对所有的亚聚类进行全局聚类，同时识别出噪声.由于采用了分区方法和聚类的支持向量表示法，该算法只需扫描一次数据库，聚类过程在内存中进行，因此能处理大规模的数据库.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宁	中国科学院数学与系统科学研究院	41	934	14.0	30.0
2	周龙骧	中国科学院数学与系统科学研究院	13	636	9.0	13.0
3	陈安	北京航空航天大学管理学院	9	519	5.0	9.0