电脑与信息技术
電腦與信息技術
전뇌여신식기술
COMPUTER AND INFORMATION TECHNOLOGY
2010年
2期
45-48
,共4页
PAM%聚类算法%k-中心%权%聚类数据挖掘
PAM%聚類算法%k-中心%權%聚類數據挖掘
PAM%취류산법%k-중심%권%취류수거알굴
聚类算法的好坏直接影响聚类的效果.文章讨论了经典的k-中心聚类算珐,说明了它存在不能很好地处理大数据集的问题,提出了一种基于加权改进的k-中心聚类算法,克服了k-中心聚类算法的一些缺点,并从理论上分析了该算祛的复杂度.实验证明,用该方法实现的数据聚类与传统的基于中心的方法相比较,能有效提高数据聚类效果.
聚類算法的好壞直接影響聚類的效果.文章討論瞭經典的k-中心聚類算琺,說明瞭它存在不能很好地處理大數據集的問題,提齣瞭一種基于加權改進的k-中心聚類算法,剋服瞭k-中心聚類算法的一些缺點,併從理論上分析瞭該算祛的複雜度.實驗證明,用該方法實現的數據聚類與傳統的基于中心的方法相比較,能有效提高數據聚類效果.
취류산법적호배직접영향취류적효과.문장토론료경전적k-중심취류산법,설명료타존재불능흔호지처리대수거집적문제,제출료일충기우가권개진적k-중심취류산법,극복료k-중심취류산법적일사결점,병종이론상분석료해산거적복잡도.실험증명,용해방법실현적수거취류여전통적기우중심적방법상비교,능유효제고수거취류효과.
