数据挖掘聚类算法研究及实现

摘要：

聚类算法是数据挖掘的核心技术.研究了一种多重系统聚类模型及其算法实现,将变量聚类和样本聚类结合起来,先将指标按一定的规则分成若干类别,然后对包含每一类别指标的样本数据分别进行聚类,使用这种多重聚类方法,分类性能有了较大提高.并且在此算法多重聚类的实现中,使用了两种方法赋值样本数据阵,使聚类的结果有了直观的比较.

关键词：系统聚类、数据挖掘、知识发现

分类号：TP3;TP1

在线出版日期：2013-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：32-34