【摘 要】
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数据挖掘用于从超大规模数据库中提取感兴趣的信息。聚类是数据挖掘的重要工具,根据数据间的相似性 将数据库分成多个类,每类中数据应尽可能相似。从机器学习的观点来看,类相
【机 构】
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浙江大学信息与通信工程研究所,浙江大学信息与通信工程研究所,解放军信息工程大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(60002003)资助课题
论文部分内容阅读
数据挖掘用于从超大规模数据库中提取感兴趣的信息。聚类是数据挖掘的重要工具,根据数据间的相似性 将数据库分成多个类,每类中数据应尽可能相似。从机器学习的观点来看,类相当于隐藏模式,寻找类是无监督学 习过程。目前已有应用于统计、模式识别、机器学习等不同领域的几十种聚类算法。该文对数据挖掘中的聚类算法 进行了归纳和分类,总结了7类算法并分析了其性能特点。
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