神经网络数据挖掘聚类优化算法

摘要：

本文依据统计方法学中K-means聚类原理,给出了一种优化的神经网络聚类算法.其实质是针对一般聚类算法中存在必须预先设定聚类数目问题,而提出一种采用神经网络计算的改进算法,后者能动态地合并聚类中心距离较小的类,从而使聚类结果更加合理.

关键词： 数据挖掘 神经网络 聚类算法

作者: 张勇斌 梁荣华 马杰 马玉书

作者单位: 石油大学人工智能研究中心(北京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十届全国数据库学术会议

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 641-643

在线出版日期: 2003-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）