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摘要:
论文在分析聚类与分类方法的基础上,尝试将这两种独立的开采方法集成起来,使两种开采方法能够相得益彰.由此建立的知识发现系统能自动利用已有知识进行分类,同时可较为准确地估计聚类分析所必需的参数,并通过聚类分析来发现和修正错误知识.论文给出了集成方法和实验结果,最后对该集成算法的性能进行了分析.
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文献信息
篇名 基于聚类和分类的自学习系统模型
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 聚类 分类 专家系统 最近邻法 K-means算法
年,卷(期) 2003,(10) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 83-84
页数 2页 分类号 TP18
字数 2788字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.10.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马光志 华中科技大学计算机学院 34 283 11.0 15.0
2 龙硕柱 华中科技大学计算机学院 2 30 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
分类
专家系统
最近邻法
K-means算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
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