数据挖掘中基于密度和距离聚类算法设计

• 作者: 王世卿 田地
• 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 距离 对象的密度
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、软件工程
• 页码范围: 49-51,54
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3785字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2006.10.017

摘要

介绍聚类分析的基本概念,并说明了关于聚类分析相关研究工作.对聚类、数据对象、对象的密度、簇的密度、距离和ε-邻域等基本概念进行了描述.在此基础上提出并分析了基于密度和距离聚类算法,并与其他聚类方法作了比较,显示了其优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王世卿	郑州大学信息工程学院	44	299	9.0	15.0
2	田地	郑州大学信息工程学院	1	7	1.0	1.0