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摘要:
提出了一种基于邻域连接的层次聚类算法HANL,该算法首先采用分割的方法将数据集划分为若干个子簇,通过对子簇间的连接的分析,建立子簇间的连接构成图,图中带权的边代表了子簇间的连接紧密度.合并连接紧密度高的结点,得到最后的聚类结果.该算法适用于高维数据集,能够对任意形状的簇进行聚类,无论对于数值属性的数据库还是分类属性的数据库都是一个有效的聚类方法.同时这种方法聚类速度快,效率高,具有良好的伸缩性.
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文献信息
篇名 大型数据库中基于邻域连接的层次聚类算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 聚类 层次聚类 邻域
年,卷(期) 2003,(32) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 194-197,225
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 5080字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.32.064
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 董一鸿 宁波大学信息科学与工程学院计算机系 55 224 8.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
层次聚类
邻域
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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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)
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