数据聚类方法的研究与分析

• 作者: 周永权 尹松 李陶深
• 来源期刊: 航空计算技术
• 关键词: 聚类分析 数据挖掘 小波转换 特征向量 特征空间
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机软件
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-654X.2005.01.017

摘要

聚类分析是近年来迅速发展起来的一种新兴的数据处理技术,它在许多领域有着广泛的应用,尤其是在数据挖掘领域.首先阐述了聚类分析的基本概念和分类,然后针对目前几类主要的聚类分析方法,重点分析了基于密度的DBSCAN算法,基于层次的BIRCH算法以及基于网格的WaveCluster算法这三种具有代表性的聚类方法,分析了它们的优缺点和时间复杂度.最后提及了聚类分析方法的应用范围以及今后需要解决的问题和发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李陶深	广西大学计算机与电子信息学院	394	2640	25.0	36.0
2	周永权	广西民族学院计算机与信息科学学院	198	2214	25.0	38.0
3	尹松	广西大学计算机与电子信息学院	3	67	3.0	3.0