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摘要:
首先介绍聚类分析的基本概念,并说明了有关聚类分析的相关研究工作,针对当前几种聚类分析方法的优点与不足,提出并分析了基于网格和密度聚类的算法,使其不仅能够处理大数据量,还可以并行执行,并通过实验说明了算法的性能.
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聚类算法
梯度
网格
密度
相似性
内容分析
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文献信息
篇名 基于网格和密度聚类算法研究
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 数据挖掘 聚类 方格 密度
年,卷(期) 2005,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-5,9
页数 6页 分类号 TP311
字数 6579字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2005.02.001
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作者信息
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1 陈梅兰 1 14 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
聚类
方格
密度
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
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
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25
总被引数(次)
56782
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