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一种基于数据场改进的CLARA聚类算法

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【作者】 张帆余建桥葛继科

【机构】 西南农业大学信息学院

【摘要】 CLARA是K-中心值聚类的一种算法,在处理大型数据集的聚类问题时,比PAM(围绕中心点的划分)更具有良好的伸缩性,但CLARA算法随机抽样中存在采样不准确的不足。本文针对这一不足,使用了数据场的概念时CLARA聚类算法进行了有益的改进,提高了采样的准确性,使其更适合于对大型多堆数据集的处理,提高了挖掘结果的质量。

【关键词】 CLARA数据场聚类
【基金】 重庆市教委资助项目(编号:030201)
  • 【会议录名称】 ’2004计算机应用技术交流会议论文集
  • 【会议名称】’2004计算机应用技术交流会议
  • 【会议时间】2004-08
  • 【会议地点】中国重庆
  • 【分类号】TP301.6
  • 【主办单位】重庆计算机学会
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