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一种改进的高效层次聚类算法

An Improved Efficient Hierarchical Clustering Algorithm

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【作者】 吴楠楠史亮饶金通姜青山董槐林

【机构】 厦门大学软件学院

【摘要】 <正>1引言聚类又称无指导的学习,是一个将数据库中的数据划分成具有一定意义的子聚类,使得不同子聚类中的数据尽可能相异,而同一子聚类中的数据尽可能相同的过程。迄今为止,人们提出了许多数据聚类的算法,聚类算法一般分为分割和分层两种。

【Abstract】 In this paper,a new clustering algorithm is proposed to improve the performance of BIRCH and CLOF algorithm. It mentions the binary computation of the rectifying-coefficient to reduce the rebuilding times of CF-Tree, and it has a new method to judge the isolation of a duster based on the preprocessing random samples.It improves the quality of the clustering and runs much faster when processing the image data.

【Key words】 ClusteringBIRCHCLOFRectifying-coefficient
  • 【会议录名称】 第二十二届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)
  • 【会议名称】第二十二届中国数据库学术会议
  • 【会议时间】2005-08-19
  • 【会议地点】中国内蒙古呼和浩特
  • 【分类号】TP311.13
  • 【主办单位】中国计算机学会数据库专业委员会
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