基于CURE的聚类算法研究

摘要：

聚类分析是数据挖掘领域的一个重要研究方向。本文对CURE层次聚类算法进行了深入的研究,并针对目前算法的不足进行了改进。新方法用多点表示一个类,舍弃了代表点收缩的过程。根据基于网格和密度聚类算法的原理对原始数据进行预处理,降低噪声影响、缩短聚类时间。实验表明,改进的CURE能正确识别大多数类,速度明显优于原算法。

关键词： 数据挖掘 层次聚类 聚类算法

作者: 康卫鲜 叶德谦

作者单位: 燕山大学 中德信息技术研究所,秦皇岛 066004

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第18届计算机技术与应用学术会议(CACIS)

会议地点: 浙江宁波

会议语种:中文

页码: 132-135

在线出版日期: 2007-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）