数据挖掘中聚类算法比较研究

• 作者: 刘向东 张红云 段晓东 苗夺谦 马垣
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 平衡迭代削减聚类算法 代表点聚类算法 基于密度的聚类算法
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 5-6,77
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2896字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2003.02.003

摘要

聚类算法是数据挖掘的核心技术,本文综合提出了评价聚类算法好坏的5个标准,基于这5个标准,对数据挖掘中常用聚类算法作了比较分析,以便于人们更容易、更快捷地找到一种适用于特定问题的聚类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗夺谦	同济大学电子与信息工程学院	123	2389	25.0	44.0
2	马垣	鞍山科技大学计算机科学与工程学院	18	194	5.0	13.0
3	张红云	同济大学电子与信息工程学院	31	637	9.0	25.0
4	段晓东	大连民族学院计算机系	62	784	13.0	27.0
5	刘向东	大连民族学院计算机系	56	914	16.0	29.0