数据挖掘中三种典型聚类算法的分析比较

• 作者: 李煜堃
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 K-MEANS算法 AGNES算法 DBSCAN算法
• 年，卷（期）: 2020,（15）
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TP301

摘要

大数据时代从大量无序的数据中发现隐含的、有效的、有价值的、可理解的模式变得越发重要。在此背景下,以数据挖掘众多算法中的聚类算法为切入点,选取三种典型的聚类算法--K-means算法、AGNES算法、DBSCAN算法,进行可视化聚类结果和FMI值比较分析,归纳出DBSCAN算法可以发现任意形状的簇类,AGNES算法和K-Means算法在中小型数据集中挖掘得到球形簇的效果较好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李煜堃	兰州大学信息科学与工程学院	7	0	0.0	0.0