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数据聚类方法的研究与分析
引用本文:尹松,周永权,李陶深.数据聚类方法的研究与分析[J].航空计算技术,2005,35(1):63-66.
作者姓名:尹松  周永权  李陶深
作者单位:1. 广西大学,计算机与电子信息学院,广西,南宁,530004
2. 广西民族学院,计算机与信息科学学院,广西,南宁530006
摘    要:聚类分析是近年来迅速发展起来的一种新兴的数据处理技术,它在许多领域有着广泛的应用,尤其是在数据挖掘领域。首先阐述了聚类分析的基本概念和分类,然后针对目前几类主要的聚类分析方法,重点分析了基于密度的DBSCAN算法,基于层次的BIRCH算法以及基于网格的Wave Cluster算法这三种具有代表性的聚类方法,分析了它们的优缺点和时间复杂度。最后提及了聚类分析方法的应用范围以及今后需要解决的问题和发展方向。

关 键 词:聚类分析  数据挖掘  小波转换  特征向量  特征空间
文章编号:1671-654X(2005)01-0063-04
修稿时间:2004年12月26

The Research and Analysis of Date Clustering
YIN Song,ZHOU Yong-quan,LI Tao-shen.The Research and Analysis of Date Clustering[J].Aeronautical Computer Technique,2005,35(1):63-66.
Authors:YIN Song  ZHOU Yong-quan  LI Tao-shen
Institution:YIN Song~1,ZHOU Yong-quan~2,LI Tao-shen~1
Abstract:Clustering is a kind of new technology of data processing which is applied to many fields, especially in data mining.Firstly,the concept of clustering is offered;secondly,there are three important clustering algorithms are analysed,which are DBSCAN, BIRCH and WaveCluster,they are the representative methods of clustering analysis,the time complexity of theirs is also analysed.Finally,the application of clustering is mentioned,and the future of clustering is viewed.
Keywords:clustering analysis  data mining  wavelet transform  feature vector  feature space
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