聚类算法研究

• 作者: 陈宇
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 数据挖掘 支持向量聚类
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 27-29
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 5589字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2782.2007.07.019

摘要

随着电子信息的不断积累,如何从这些海量信息中有效地提取用户感兴趣的知识已经成为当前数据挖掘的重要研究课题,而聚类作为数据挖掘的重要工具,通过将数据划分成多个类,使得类内数据尽可能相似,而类间数据的相似度尽可能小,从而挖掘类中的难以发现的隐含知识模式,而成为研究热点.本文总结了在数据挖掘中的聚类算法,针对聚类中所存在的问题进行了归纳,并对未来的研究进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宇	福建工程学院计算机与信息科学系	9	94	3.0	9.0