基于模糊聚类分析的数据检索的应用  

Application of Data Search Based on Fuzzy Cluster Analysis

作　　者：潘玉奇[1] 周劲[2] 杨秀丽[3] 袁宁[2] 

机构地区：[1]山东大学计算机科学与技术学院,山东济南250100 [2]济南大学信息科学与工程学院,山东济南250022 [3]山东理工大学计算机教学部,山东淄博255049

出　　处：《微电子学与计算机》2005年第6期167-169,172,共4页Microelectronics & Computer

基　　金：国家"863"计划资助项目(2002AA4Z3240)

摘　　要：为提高数据检索的效率,文章提出了一种将模糊聚类分析应用到数据检索中的方法。该方法以一种兼容值贴近和形贴近的新统计量--相似度为基础,采用凝聚的层次聚类方法对数据进行聚类,然后将聚类结果形成一个聚类中心文件,通过计算比较聚类中心和查询数据的相似程度来进行聚类检索。In order to improve efficiency of data search, a method is put forward that applies fuzzy cluster analysis to data search. Based on similar-degree that integrates value similarity with shape similarity, AGNES (AGglomerative NESting) is adopted in this method to deal with the data, which forms the file of cluster center. Then the cluster search can be carried out by comparing the similar degree of cluster center with the data to be searched for.

关 键 词：模糊聚类分析 相似度 聚类中心 聚类检索 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]