数据挖掘中聚类分析算法性能分析

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聚类就是将数据集划分不同类的一个过程,不同聚类数据对象相似度小于同一个聚类对象相似度,在使用聚类分析方法应用数据集后便可以帮助研究人员分析出数据集的稠密区域与稀疏区域,辨别出各个数据之间的相关性。聚类分析算法可以分为几种不同的形式,其中代表性的算法有层次方法、划分方法、基于网格算法与基于密度算法,本文主要分析数据挖掘中聚类分析算法性能。
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