基于连接的频繁集聚类算法

• 作者: 张斌 张明卫 王波 钱晓棠
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 频繁集 相似度矩阵 邻居 连接
• 年，卷（期）: 2005,（z2）
• 所属期刊栏目: 电气工程与计算机技术
• 页码范围: 150-152
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 1844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0562.2005.z2.051

摘要

针对大型事务数据库中频繁集的多属性聚类问题,提出一种高效的频繁集聚类算法.以往聚类算法采用基于距离的计算方法,由于受到属性数据的制约,在频繁集挖掘中具有一定的限制.在属性聚类基础上,基于连接对频繁集进行聚类.在算法中先找出数据点的邻居和计算相似度,构造邻居矩阵;然后计算连接数目,确定邻居数目矩阵;最后通过设置判定函数和阈值确定聚类数.通过实验证明,算法能够不仅能有效地完成频繁集的多属性聚类问题,而且还可以进一步发现频繁集在某一层次的相关性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张斌	东北大学信息科学与工程学院	203	1801	20.0	33.0
2	张明卫	东北大学信息科学与工程学院	18	294	9.0	17.0
3	王波	东北大学信息科学与工程学院	39	357	10.0	17.0
4	钱晓棠	东北大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0