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数据挖掘中基于密度和距离聚类算法设计
数据挖掘中基于密度和距离聚类算法设计
来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:web53dns
【摘 要】
:
介绍聚类分析的基本概念,并说明了关于聚类分析相关研究工作。对聚类、数据对象、对象的密度、簇的密度、距离和ε-邻域等基本概念进行了描述。在此基础上提出并分析了基于密
【作 者】
:
田地
王世卿
【机 构】
:
郑州大学信息工程学院
【出 处】
:
计算机技术与发展
【发表日期】
:
2006年10期
【关键词】
:
数据挖掘
聚类
距离
对象的密度
data mining
clustering
distance
density of object
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介绍聚类分析的基本概念,并说明了关于聚类分析相关研究工作。对聚类、数据对象、对象的密度、簇的密度、距离和ε-邻域等基本概念进行了描述。在此基础上提出并分析了基于密度和距离聚类算法,并与其他聚类方法作了比较,显示了其优越性。
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