一种无需距离函数的数据聚类方法

• 作者: 刘浩 欧阳为民 罗双虎
• 来源期刊: 安徽大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 数据发掘 聚类 距离函数
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 1005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2001.02.007

摘要

数据发掘是人工智能和数据库研究的新兴领域，在很多领域有着卓有成效的应用。数据聚类或分割就是其中的一种重要的数据发掘应用。传统聚类方法存在的一个问题是要求分析人员定义距离函数，而距离函数并不是总能获得。在本文中，我们提出了一种新的无需距离函数的聚类方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧阳为民		13	475	7.0	13.0
2	刘浩		9	48	4.0	6.0
3	罗双虎		1	0	0.0	0.0