10.3969/j.issn.1006-2475.2007.09.004
EM算法与K-Means算法比较
聚类是广泛应用的基本数据挖掘方法之一,它按照数据的相似性和差异性将数据分为若干簇,并使得同簇的尽量相似,不同簇的尽量相异.目前存在大量的聚类算法,本文仅考察了划分方法中的两个常用算法:EM算法和K-Means算法,并重点剖析了EM算法,对实验结果进行了分析.最后对算法进行了总结与讨论.
聚类、K-Means算法、EM算法
TP301.6(计算技术、计算机技术)
2007-11-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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