计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
9期
138-140,195
,共4页
数据挖掘%聚类分析%属性约简%粗糙集
數據挖掘%聚類分析%屬性約簡%粗糙集
수거알굴%취류분석%속성약간%조조집
由于原始海量数据规模较大,聚类算法难以实现,而且聚类分析有时候只考虑关键属性作为分类参数.因此提出了一种对原始数据先进行属性约简,再聚类分析的策略,可以在一定程度上消除数据对象中的冗余属性,改善聚类分析的鲁棒性,提高聚类算法的有效性.
由于原始海量數據規模較大,聚類算法難以實現,而且聚類分析有時候隻攷慮關鍵屬性作為分類參數.因此提齣瞭一種對原始數據先進行屬性約簡,再聚類分析的策略,可以在一定程度上消除數據對象中的冗餘屬性,改善聚類分析的魯棒性,提高聚類算法的有效性.
유우원시해량수거규모교대,취류산법난이실현,이차취류분석유시후지고필관건속성작위분류삼수.인차제출료일충대원시수거선진행속성약간,재취류분석적책략,가이재일정정도상소제수거대상중적용여속성,개선취류분석적로봉성,제고취류산법적유효성.
