数据挖掘中聚类算法比较及在武警网络中的应用研究

• 作者: 吕建新 周晓娟 田杰
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 数据挖掘 代表点聚类算法 基于密度的聚类算法 K-means聚类算法 指挥自动化
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 115-117
• 页数: 3页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2008.08.041

摘要

聚类算法是数据挖掘的核心技术,根据评价聚类算法优劣的几个标准,对数据挖掘中常用聚类算法做了比较分析,根据各自特点,加以改进,并应用于武警部队数据挖掘项目中.通过运用改进型K-means算法,取得了较好的挖掘结果,为进一步信息的智能化检索、信息的过滤、分拣提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田杰		37	296	8.0	16.0
2	吕建新		53	282	10.0	15.0
3	周晓娟		11	140	3.0	11.0