中国电子商务
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CHINA E-COMMERCE
2011年
11期
12-13
,共2页
数据挖掘%聚类%聚类算法
數據挖掘%聚類%聚類算法
수거알굴%취류%취류산법
随着数据挖掘技术的发展,作为数据挖掘中重要方法之一的聚类分析,先后出现了许多聚类算法。这些聚类算法均有其自身的优缺点。为了方便用户找到适合的聚类算法,本文根据不同的聚类原理对聚类算法进行分类,并概述了各类算法的发展情况。针对聚类的典型要求,归类出了一些有代表性的算法,同时对它们进行了分析和评价。文章最后给出了几种常用聚类算法的性能比较,并对聚类算法的发展进行展望。
隨著數據挖掘技術的髮展,作為數據挖掘中重要方法之一的聚類分析,先後齣現瞭許多聚類算法。這些聚類算法均有其自身的優缺點。為瞭方便用戶找到適閤的聚類算法,本文根據不同的聚類原理對聚類算法進行分類,併概述瞭各類算法的髮展情況。針對聚類的典型要求,歸類齣瞭一些有代錶性的算法,同時對它們進行瞭分析和評價。文章最後給齣瞭幾種常用聚類算法的性能比較,併對聚類算法的髮展進行展望。
수착수거알굴기술적발전,작위수거알굴중중요방법지일적취류분석,선후출현료허다취류산법。저사취류산법균유기자신적우결점。위료방편용호조도괄합적취류산법,본문근거불동적취류원리대취류산법진행분류,병개술료각류산법적발전정황。침대취류적전형요구,귀류출료일사유대표성적산법,동시대타문진행료분석화평개。문장최후급출료궤충상용취류산법적성능비교,병대취류산법적발전진행전망。