数据挖掘中聚类方法比较研究

• 作者: 王洪国 王珺 王金枝 王鑫
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类 聚类算法
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、软件工程
• 页码范围: 20-22,25
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4428字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2006.10.007

摘要

数据挖掘是近年来信息产业界非常热门的研究方向,聚类分析是数据挖掘中的核心技术.聚类算法已被广泛深入地研究,其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法,但这些算法仅适用于特定的问题及用户.为了更好地使用这些算法,文中对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行了分析,提出了数据挖掘对聚类的典型要求,并基于这些要求对数据挖掘中常用的聚类算法作了比较,以便于人们更容易、更快速地选择一种适用于具体问题的聚类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王洪国	山东师范大学信息管理学院	44	455	13.0	19.0
2	王鑫	山东师范大学管理学院	21	186	6.0	13.0
3	王珺	山东师范大学信息管理学院	5	103	4.0	5.0
4	王金枝	烟台大学海洋学院	2	65	2.0	2.0