基于智能计算的聚类挖掘研究进展

• 作者: 苏守宝 郁书好 陈明华
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 聚类 数据挖掘 智能计算 粒子群优化 遗传算法
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 综述与评论
• 页码范围: 561-563,582
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2006.05.001

摘要

聚类是数据挖掘的主要任务之一,它在知识发现、模式识别、决策支持等方面有着重要应用,聚类挖掘已成为一个非常活跃的研究课题;近年来,基于智能计算的数据挖掘方法研究有了较大进展,机器学习、遗传算法、粒子群优化技术的应用在一定程度上改善和提高了聚类挖掘的性能和效率,但聚类技术仍面临着输入参数对领域知识的依赖性、交互动态性等方面的严峻挑战.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郁书好	皖西学院计算机科学与技术系	39	217	10.0	13.0
2	苏守宝	皖西学院计算机科学与技术系	49	398	12.0	17.0
3	陈明华	皖西学院计算机科学与技术系	27	125	6.0	9.0