数据挖掘聚类算法研究及实现

• 作者: 周莹
• 来源期刊: 信息技术与标准化
• 关键词: 系统聚类 数据挖掘 知识发现
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: ZigBee技术与标准专题
• 页码范围: 32-34
• 页数: 3页
• 字数: 2934字
• 语种: 中文

摘要

聚类算法是数据挖掘的核心技术.研究了一种多重系统聚类模型及其算法实现,将变量聚类和样本聚类结合起来,先将指标按一定的规则分成若干类别,然后对包含每一类别指标的样本数据分别进行聚类,使用这种多重聚类方法,分类性能有了较大提高.并且在此算法多重聚类的实现中,使用了两种方法赋值样本数据阵,使聚类的结果有了直观的比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周莹		36	58	4.0	5.0