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
机构地区:[1]苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006
出 处:《计算机工程与应用》2007年第31期175-177,共3页Computer Engineering and Applications
基 金:江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放基金(No.JSK0604)
摘 要:CURE算法是针对大规模数据聚类算法的典型代表。提出了一种新的算法K-CURE,该方法基于划分思想对CURE算法作了改进,同时给出了在聚类中剔除孤立点的时机选择方法。测试表明,改进后的算法效率明显高于原算法,且聚类效果良好。CURE is a typical clustering algorithm that is introduced in this article to improve the CURE based on occasion of eliminating outlier during clustering.Experiments designed for the mining of mass data.A new algorithm K-CURE is partition.A method is also described to explain how to choose the indicate that the improved algorithm does improve the CURE in both efficiency and effectiveness.
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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