一种改进的双向聚类算法及其在销售分析中的应用

• 作者: 唐小丽 胡孔法 陈崚 顾颀
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据挖掘 双向聚类 合并双聚类模型
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 251-254
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.01.080

摘要

传统聚类认为每个对象与所有属性均有关系,只是将对象进行聚类,为了克服这一不足,提出基于合并双聚类模型(Merge BiCluster Model,MBCM)的算法,采用将对象和属性同时进行聚类,找出与一组属性有关的相近对象.实验证明,该方法更为快速,能够得到更加精确的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈崚	扬州大学信息工程学院	150	1914	19.0	39.0
2	胡孔法	扬州大学信息工程学院	51	299	11.0	14.0
3	唐小丽	扬州大学信息工程学院	2	6	2.0	2.0
4	顾颀	扬州大学信息工程学院	5	23	3.0	4.0