一种分类数据的聚类算法

• 作者: 谢坤武 陈世强
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据开采 聚类算法 分类数据
• 年，卷（期）: 2006,（z3）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘和知识发现
• 页码范围: 332-337
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 6695字
• 语种: 中文

摘要

现有的针对分类数据的算法需要多次扫描数据库,对于数据开采经常处理的大容量数据,多遍I/O操作是一项沉重的系统开销.CACD(clustering algorithm for categoricaldata)是针对分类属性数据的聚类算法,该算法采用压缩技术缩小需要处理的数据量以提高效率,同时算法提出了一种新的基于压缩数据结构的标准用于衡量分类数据的相似度.CACD只需扫描数据库一遍,算法理论分析和实验分析都表明该算法比同类针对分类数据的聚类算法效率要高,并且压缩技术对聚类结果的质量影响不大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈世强	湖北民族学院信息工程学院	39	105	6.0	8.0
2	谢坤武	湖北民族学院信息工程学院	38	276	8.0	15.0