I-Miner环境下聚类及可视化研究

• 作者: 侯天子 杨燕 谭维
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类分析 可视化 自组织神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 113-117
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4081字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.02.035

摘要

聚类分析是数据挖掘中的核心技术,利用相关的可视化方法显示聚类结果,将数据分布以直观、形象的图形方式呈现给决策者,使得决策者可以直观地分析数据.I-Miner是一个企业级的数据挖掘工具,利用I-Miner软件进行聚类分析,并用多种方法将聚类结果可视化.通过s语言拓展软件功能,编程实现了K-Medoid算法、SOM算法、SOM与K-Medoids结合的聚类组合算法,尤其是在高维数据的可视化上,实现了星图法和SOM之U矩阵法,弥补软件中聚类和可视化模块较少的不足.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨燕	西南交通大学信息科学与技术学院	97	1192	16.0	32.0
2	侯天子	西南交通大学信息科学与技术学院	4	6	2.0	2.0
3	谭维	西南交通大学信息科学与技术学院	5	18	2.0	4.0