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基于加权相似性的BIRCH聚类算法

BIRCH Clustering Algorithm Based on the Weighted Similarity

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【作者】 邹杰涛赵方霞汪海燕

【Author】 ZOU Jie-tao,ZHAO Fang-xia,WANG Hai-yan (College of Sciences,North China University of Technology,Beijing 100144,China)

【机构】 北方工业大学理学院

【摘要】 BIRCH方法是一个集成的层次聚类方法.它克服了凝聚层次聚类方法所面临的两个难点:可伸缩性和不能撤销前一步工作的问题.基于BIRCH聚类的多阶段聚类算法思想,结合基于权重的欧式距离度量和基于划分的K-means算法,提出了一种基于加权相似性的BIRCH聚类方法,并将方法应用在时间序列的气象数据分析中.

【Abstract】 BIRCH is an integrated method of hierarchical clustering.It conquers two difficulties of condensation hierarchical clustering,which are the problems of scalability and rollback.Based on the idea of multi-stage clustering of the BIRCH algorithm,with the weight-based Euclidian distance metric and partition-based K-means algorithm,this paper proposes the BRICH clustering algorithm based on the weighted similarity,and the method is applied into the time series analysis of meteorology data.

【关键词】 数据挖掘聚类分析气象数据时间序列
【Key words】 data miningclusteringmeteorology datatime series
  • 【文献出处】 数学的实践与认识 ,Mathematics in Practice and Theory , 编辑部邮箱 ,2011年16期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】11
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