从多角度分析现有聚类算法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

Supported by the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.G1998030414 (国家重点基础研究发展规划973项目); the National Research Foundation for the Doctoral Program of Higher Education of China under Grant No.99038 (国家教育部博士点基金)


Analyzing Popular Clustering Algorithms from Different Viewpoints
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    聚类是数据挖掘中研究的重要问题之一.聚类分析就是把数据集分成簇,以使得簇内数据尽量相似,簇间数据尽量不同.不同的聚类方法采用不同的相似测度和技术.从以下3个角度分析现有流行聚类算法: (1)聚类尺度; (2)算法框架; (3)簇的表示.在此基础上,分析了一些综合或概括了一些其他方法的算法.由于分析从3个角度进行,所提出的方法能够涵盖,并区分绝大多数现有聚类算法.所做的工作是自调节聚类方法以及聚类基准测试研究的基础.

    Abstract:

    Clustering is widely studied in data mining community. It is used to partition data set into clusters so that intra-cluster data are similar and inter-cluster data are dissimilar. Different clustering methods use different similarity definition and techniques. Several popular clustering algorithms are analyzed from three different viewpoints: (1) clustering criteria, (2) cluster representation, and (3) algorithm framework. Furthermore, some new built algorithms, which mix or generalize some other algorithms, are introduced. Since the analysis is from several viewpoints, it can cover and distinguish most of the existing algorithms. It is the basis of the research of self-tuning algorithm and clustering benchmark.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

钱卫宁,周傲英.从多角度分析现有聚类算法.软件学报,2002,13(8):1382-1394

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2001-09-03
  • 最后修改日期:2002-02-25
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号