基于决策树归纳的聚类方法与实现

• 作者: 周春光 王喆 陆楠
• 来源期刊: 吉林大学学报(信息科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 决策树归纳 聚类分析 相似度
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 132-137
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3470字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2003.02.008

摘要

采用一种改进后的决策树归纳聚类算法和交互式CLTree(Clustering based on decision Trees)剪枝,对商业数据的某些问题实现了聚类挖掘.对交易数据的实际聚类分析表明,该方法不仅可以处理数值型属性,还可以处理枚举型属性.实验结果表明,该方法在处理混合类型数据时具有良好的挖掘效果.对商业数据聚类分析,可以得到合理的市场分段,预测顾客的购买行为.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周春光	吉林大学计算机科学与技术学院	161	2128	25.0	39.0
2	王喆	吉林大学计算机科学与技术学院	48	344	11.0	17.0
3	陆楠	深圳大学信息工程学院	11	140	5.0	11.0