检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陈宇[1]
机构地区:[1]福建工程学院计算机与信息科学系,福建福州350014
出 处:《福建电脑》2007年第7期27-29,共3页Journal of Fujian Computer
摘 要:随着电子信息的不断积累,如何从这些海量信息中有效地提取用户感兴趣的知识已经成为当前数据挖掘的重要研究课题,而聚类作为数据挖掘的重要工具,通过将数据划分成多个类,使得类内数据尽可能相似,而类间数据的相似度尽可能小,从而挖掘类中的难以发现的隐含知识模式,而成为研究热点。本文总结了在数据挖掘中的聚类算法,针对聚类中所存在的问题进行了归纳,并对未来的研究进行了展望。
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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