聚类算法研究

• 作者: 刘杰 孙吉贵 赵连宇
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 算法 实验
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 48-61
• 页数: 14页
• 分类号: TP18
• 字数: 13596字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2008.00048

摘要

对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙吉贵	吉林大学计算机科学与技术学院	134	2984	21.0	52.0
3	刘杰	吉林大学计算机科学与技术学院	71	2039	13.0	45.0
9	赵连宇	吉林大学计算机科学与技术学院	1	1507	1.0	1.0