【作者】 殷志君； 周敏子； 王轶彤； 周皓峰； 汪卫； 施伯乐；

【机构】 复旦大学计算机与信息技术系；

【摘要】 <正>1引言聚类分析是数据挖掘领域中主要的技术之一,聚类分析源于许多研究领域,包括数据挖掘、统计学、生物学以及机器学习方面。聚类算法也越来越丰富。根据文[1],如今的聚类算法可以分成4种:分裂方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法。还有许多算法结合不同种类的算法来获得比较好的性能效果。更多还原

【Abstract】 Clustering is one of the important techniques in data mining area,for which to analyze data and to separate it into groups or clusters are major issues.Since it is difficult to set the partition granulites parameter in Clique algorithm,this article proposes GC-Clustering algorithm.GC-Clustering establishes the curve of relationship between description length and the parameters of algorithm.Then we can dynamically specify the parameters of algorithm by interacting with users to satisfy the users’ need.We demonstrate our approach by running several experiments and show that the functionalities of using GC-Clustering.更多还原