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摘要:
聚类的目的是帮助人们发现和认识未知世界,为现实生活中的学习积累知识。聚类分析一直是广大学者重点关注的无监督学习内容,也是许多交叉学科用来探索数据中潜在规律的重要分析工具。通过简单梳理聚类分析的研究成果,在理解聚类分析基本框架的基础上对当前聚类算法在处理多样化数据类型的能力、处理超高维数据的能力、处理不均衡数据的能力、算法的可拓展能力、效果评价的指标选择问题等方面出现的挑战性问题进行了论述,并分析了未来有待重点解决的一些问题。这些工作将为后续聚类分析和数据挖掘的深入研究提供有价值的参考。
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文献信息
篇名 聚类分析研究的挑战性问题
来源期刊 广东工业大学学报 学科 工学
关键词 聚类分析 无监督学习 数据挖掘
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 32-38
页数 7页 分类号 TP311.12
字数 6114字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-7162.2014.03.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蒋盛益 广东外语外贸大学思科信息学院 92 1053 18.0 28.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类分析
无监督学习
数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广东工业大学学报
双月刊
1007-7162
44-1428/T
16开
广东省广州市东风东路729号
1974
chi
出版文献量(篇)
2262
总下载数(次)
2
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11966
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